Transforming global health education during the COVID-19 era: perspectives from a transnational collective of global health students and recent graduates
Notice bibliographique
Résumé
on global health (GH) teaching during the COVID-19 pandemic, a group of GH students and recent graduates from around the world convened to discuss our experiences in GH education during multiple global crises. Through weekly meetings over the course of several months, we reflected on the impact the COVID-19 pandemic and broader systemic inequities and injustices in GH education and practice have had on us over the past 2 years. Despite our geographical and disciplinary diversity, our collective experience suggests that while the pandemic provided an opportunity for changing GH education, that opportunity was not seized by most of our institutions. In light of the mounting health crises that loom over our generation, emerging GH professionals have a unique role in critiquing, deconstructing and reconstructing GH education to better address the needs of our time. By using our experiences learning GH during the pandemic as an entry point, and by using this collective as an incubator for dialogue and re-imagination, we offer our insights outlining successes and barriers we have faced with GH and its education and training. Furthermore, we identify autonomous collectives as a potential viable alternative to encourage pluriversality of knowledge and action systems and to move beyond Western universalism that frames most of traditional academia.
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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 | 0,015 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,021 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».