Notice bibliographique
Résumé
Health equity understood as the ability to live a healthy life, to have a good life, is impacted by many social determinants and by the social marginalization of various groups. “Measures” that use indicators to cover social determinants of a good life are useful tools to audit the impact of neuro-advancements on health equity. In this scoping review, I covered over 50 neurotechnologies, neuroenhancement, artificial intelligence (AI) machine learning (ML), robotics, neuroethics, neuro-governance and neurotechnology governance and various “measures” that focus on the ability to have a good life to answer three research questions: 1) Are the “measures” engaged with in the academic literature covering health equity or the chosen technologies? 2) Does the academic literature focusing on the technologies covered, neuroethics, or neurotechnology governance engage with health equity? 3) To what extent does the academic literature focusing on the technologies covered engage with the different primary and secondary indicators of four of the “measures” (social determinants of health, Better Life Index, Canadian Index of Well-Being, and community-based rehabilitation matrix)? For the scoping review, I examined the academic literature present in SCOPUS, which includes all Medline articles, and the 70 databases accessible under EBSCO-HOST and I employed a quantitative hit count approach for the analysis. I found that the term “health equity” was only mentioned in conjunction with the terms “determinants of health” and “social determinants of health” in a substantial way. Three of the terms linked to the “measures” were each mentioned in less than 10 abstracts and 16 terms linked to the “measures” were not mentioned at all in conjunction with the term “health equity”. Health equity was also rarely to not at all mentioned in conjunction with the different technologies covered and not at all in conjunction with the terms “neuroethics”, “neurotechnology governance” or “neuro-governance”. Finally, there was uneven engagement with the primary and secondary indicators of the four chosen “measures” in conjunction with the technologies covered. The results reveal vast opportunities at the intersections of neuroethics and neuro-governance and science and technology governance in general, health equity, social justice, and wellbeing discourses. J Neurol Res. 2021;000(000):000-000 doi: https://doi.org/10.14740/jnr695
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,166 | 0,446 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».