Critically engaging vulnerability: Rethinking oral health with vulnerabilized populations
Notice bibliographique
Résumé
This paper is the third in a series of narrative reviews challenging core concepts in oral health research and practice. Our series started with a framework for Inclusion Oral Health. Our second review explored one component of this framework, looking at how intersectionality adds important complexity to oral public health. This current manuscript drills into a second component of Inclusion Oral Health, exploring how labels can lead to 'othering' thereby misrepresenting populations and (re)producing harms. Specifically, we address a common oral public health label: vulnerable populations. This term is commonly used descriptively: an adjective (vulnerable) is used to modify a noun (population). What this descriptor conceals is the 'how,' 'why,' and 'therefore' that leads to and from vulnerability: How and why is a population made vulnerable; to what are they vulnerable; what makes them 'at risk,' and to what are they 'at risk'? In concealing these questions, we argue our conventional approach unwittingly does harm. Vulnerability is a term that implies a population has inherent characteristics that make them vulnerable; further, it casts populations as discrete, homogenous entities, thereby misrepresenting the complexities that people live. In so doing, this label can eclipse the strengths, agency and power of individuals and populations to care for themselves and each other. Regarding oral public health, the convention of vulnerability averts our research gaze away from social processes that produce vulnerability to instead focus on the downstream product, the vulnerable population. This paper theorizes vulnerability for oral public health, critically engaging its production and reproduction. Drawing from critical public health literature and disability studies, we advance a critique of vulnerability to make explicit hidden assumptions and their harmful outcomes. We propose solutions for research and practice, including co-engagement and co-production with peoples who have been vulnerabilized. In so doing, this paper moves forward the potential for oral public health to advance research and practice that engages complexity in our work with vulnerabilized populations.
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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 | 0,081 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,067 |
| Communication savante | 0,023 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».