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Enregistrement W4205709160 · doi:10.1007/978-3-030-84514-8_1

Introduction

2022· book-chapter· en· W4205709160 sur OpenAlexaff
Lauren J. Wallace, Margaret MacDonald, Katerini T. Storeng

Notice bibliographique

RevueGlobal maternal and child health · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensYork UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceAgency (philosophy)Equity (law)EthnographyPoliticsPublic policyHealth policyPublic administrationSociologyPublic relationsSocial scienceHealth careLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This edited volume treats policy as an ethnographic object. Examining both policy spaces and sites of practice, the chapters illuminate both professionals’ and lay people’s intimate encounters with health policies. By ‘studying up’ and considering the multiplicity of actors and interests involved in global policies for improving maternal and reproductive health, the ten chapters in this volume track the processes and politics of policymaking and the mechanisms of their implementation in diverse contexts in Asia, Africa, Europe and South America. The chapters provide in-depth analyses of the complexities of policy formulation and implementation, the impact of socio-political contexts, as well as issues of local agency, equity and accessibility. Together, they demonstrate the value of ethnography as well as reproduction as a unique site for the generation of rich insights into the working of global health policies and their impacts. Such critical social science research is increasingly recognised as a crucial part of the evidentiary basis upon which people-centred and equitable health policy and systems everywhere are built. This volume will be of interest to scholars working at the intersection of critical global health, medical anthropology, and health policy and systems research, as well as to global public health practitioners.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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