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Enregistrement W3161702274 · doi:10.1080/13698575.2021.1929864

What is Risk? Four Approaches to the Embodiment of Health Risk in Public Health

2021· article· en· W3161702274 sur OpenAlexafffundabout
Debra Kriger

Notice bibliographique

RevueHealth Risk & Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEmbodied cognitionPublic healthHealth riskFutures contractSociologyPsychologySocial psychologyEnvironmental healthEpistemologyMedicineNursingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Risk is a quotidian concept in public health, but there is little research on how ‘health risk’ is corporally experienced. In this article we apply sociological theories to analyse how a sample of 13 individuals made sense of embodied health risk. The data were collected through the adults sculpting, life-lining, and participating in interviews in Toronto, Canada in Autumn 2016. Through these activities we explored how participants related their embodied futures to their presents and pasts. Four approaches to how ‘health risk’ connects the body through time emerged from our analysis, focusing particularly on the interview data: the shit happens approach, the sequelae approach, the risk as heuristic approach, and the knowledge approach. These approaches elucidate how individuals make uncertain embodied futures stable through the different interpretations of the concept of risk. Our account of these four approaches builds on recent health risk research by providing individual, embodied accounts of risk that show how understandings of health risk connect individuals to broader systems. The four approaches have implications for considering pathways to achieving health justice, developing public health ethics, and understanding the role embodied risk plays in individual experiences of unequal health structures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,386
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,079 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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