EIDs and the Intersectional Health/Livelihoods Paradox in the Rural Global South
Notice bibliographique
Résumé
This article presents the framework of the intersectional health/livelihoods paradox to analyse how political economic processes incur land use change to create vulnerability to infectious disease, but that in contending with these risks rural people negotiate conflicts with livelihoods. The conflicts and trade-offs people make in deliberating over health and livelihood outcomes because of ecological degradation are distributed unevenly through lines of social difference, such as gender and class. While the health/livelihoods paradox is evident within contexts of vulnerability to infectious disease, it is poignant when considering the impacts of interventions and containment strategies to control outbreaks in rural settings. Despite considerable attention on the urban context of disease surveillance, spread and containment due to the Covid-19 pandemic, this article refocuses analysis of the impacts of emerging infectious disease (EID) in rural contexts. The article shifts attention away from analysis of the problematic practices of rural households that undertake livelihood activities such as harvesting of wildlife for consumption, to a nexus between land use change, ecologies, livelihoods and health. The literature is fragmented in terms of the landscapes explored, developmental processes, species dynamics, diseases and social contexts. Therefore, this article presents a framework that enables complex dynamics such as these, that lead people to make compromises between competing health and livelihood outcomes to be examined.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,019 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».