Monitoring Attacks on Health Care as a Basis to Facilitate Accountability for Human Rights Violations
Notice bibliographique
Résumé
Violence against health care systems is an assault on health and human rights. Despite the evolution of global standards to protect health workers and ensure the delivery of health care in times of conflict, attacks against health systems have continued throughout the world—violating humanitarian law, undermining human rights, and threatening public health. The persistence of such violence against health care, especially in humanitarian crises related to armed conflict, has prompted global institutions to develop systematic monitoring mechanisms in an effort to alleviate these harms, seeking to protect health workers from being harmed for their healing efforts. This article examines the development and implementation of the World Health Organization (WHO) Surveillance System of Attacks on Healthcare (SSA) as a systematic mechanism to collect and disseminate data concerning attacks on health care systems. Although the SSA provides a foundation for monitoring attacks in conflict zones, this research considers whether the SSA has collected the necessary data, categorized these data appropriately, and disseminated sufficient information to facilitate human rights accountability, analyzing the political, methodological, and institutional challenges faced by WHO. The article concludes that refinements to this monitoring mechanism are needed to strengthen the political prioritization, research methodology, and institutional implementation necessary to ensure accountability for violations of health and human rights.
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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 | 0,133 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».