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Enregistrement W4384029991 · doi:10.1093/phe/phad013

From Sanitation Science to Geroscience: Public Health Must Transcend ‘Folkbiology’

2023· article· en· W4384029991 sur OpenAlexaff
Colin Farrelly

Notice bibliographique

RevuePublic Health Ethics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanitationPublic healthPsychological interventionDiseaseFraming (construction)Biological warfareEnvironmental healthEconomic growthPolitical scienceMedicineEnvironmental ethicsLawGeographyNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Folkbiology refers to people’s everyday understanding of the biological world. The early twentieth-century pioneers of public health C.-E.A Winslow (1877–1957), and his mentor H. Biggs (1859–1923), conceptualized public health as the ‘purchasable’ science of preventing disease and death from unfavorable economic and living conditions. Their ideas were foundational in shaping public health’s strategy of a ‘war against disease’ (Winslow, 1903), a strategy that was very successful in preventing the early-life mortality risks from infectious diseases, and was eventually extended to combating the chronic diseases of late life (like cancer). However, the initial framing of public health, through the lens of sanitation science, was predicated upon folkbiological premises that geroscience must abate in order to direct public health interventions toward the goal of improving the quality of life for older persons in the twenty-first century. Three folkbiological premises of sanitation science’s ‘war against disease’ are identified and critiqued: (i) the belief that health is the ‘normal’ condition of the human mechanism and disease ‘unnecessary’; (ii) the belief that the proximate causes of disease are the only modifiable risk factors public health interventions can alter; and (iii) the belief that the rate of biological aging is universal.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,505
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,026 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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