The Violence of Non-Violence: A Systematic Mixed-Studies Review on the Health Effects of Sanctions
Notice bibliographique
Résumé
The use of sanctions as a policy tool to affect change in the political behavior of target states has increased over the past 30 years, along with a concern about their impact on civilian health. Some researchers have proposed that targeting sanctions can avoid their moral costs, yet others have challenged this claim. This systematic mixed-studies review explored the debate about targeted sanctions by appraising their health effects as reported in the medical and public health literature, with a global focus and through the COVID-19 era.We searched three electronic databases without temporal or geographical restrictions and identified 50 studies spanning three decades (1992-2021) meeting our inclusion criteria. Using a piloted form, we extracted quotations addressing our research questions and identified themes that we grouped according to the effects of sanctions on health or its determinants, generating frequency distributions to assess the strength of support for each theme. While no study posited a causal relationship between sanctions and health, or engaged the morality of sanctions, most implied that when sanctions were present, health was inevitably impacted, even for sanctions ostensibly targeted to minimize civilian harm. Our findings suggest that given the integrated nature of the global economy, it is all but impossible to design sanctions that will achieve their stated goals without inflicting significant harm on civilians. We conclude that the use of sanctions as a policy tool threatens global health and human rights, especially in times of crises.
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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 | 0,023 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».