Health Humanities as a New Rapidly Growing Transdisciplinary Academic Field
Notice bibliographique
Résumé
Health or medical humanities is a rapidly growing transdisciplinary academic field that incorporates aspects of the arts and humanities to health and health care. It embraces various branches of humanities and social sciences such as religious studies, cultural and language studies, history, philosophy, anthropology and sociology and it has a wide-ranging application to medical education and health practices. Health humanities seeks novel ways of understanding health and illness in society, and how methods from the humanities and social studies may be brought to bear on biomedicine, clinical practice, and the politics of healthcare. Baccalaureate and Masters programmes in health humanities have been developed in the US, Canada and UK. Graduates of this programme are prepared for employment and success in many areas including, research technician, nonprofit facilitator, pharmacy manager, environmental law and policy, public health service, public administration, clinical research, marketing, media, PR, publishing & journalism, consumer & retail …etc. Therefore, this field should be studied at our universities and that should be encouraged through workshops, conferences and lectures on this issue. This study aims to improve our universities in order for them to follow suit and start to climb the world university rankings. Keywords: Medical humanities - health humanities - Anglophonic universities
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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 | 0,010 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,015 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».