Interdependent Determinants of Health and Death? Examining the Linkages between Health Equity, Human Rights, and Democracy during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic has been characterised by health inequities in differential rates of COVID-19-related morbidity and mortality and differential access to essential COVID-19-related health care interventions such as vaccines. Inequities through the pandemic have deeply illuminated the interdependence between health inequities, human rights, and democratic leadership and the imperative to delve more deeply into these key determinants of health, illness, and death. Methods: In this paper, we consider what COVID-19 suggests we should be learning about the relationships between democracy, human rights, and health equity. We first elaborate on the growing prominence of the framework and discourse of health equity. We turn to elaborate on a longer-standing trend of democratic backsliding and populist leadership during COVID-19. We consider human rights violations and domestic and global inequities that have characterised COVID-19 and COVID responses. Findings and conclusions: The pandemic has illustrated how rights-violating, negligent, and inequitable political leadership can deeply determine health outcomes. It has equally shown how democratic norms and institutions, including human rights and equity, offer discourse, standards, and tools that can be effectively used to challenge inequitable leadership on health. More fundamentally, it underscores how great the need is for approaches to public health emergencies rooted in human rights, equity, and good governance, including through a pandemic treaty in negotiation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».