A healthy state? Geopolitics, health, and safety: A keynote presentation for the European Conference of Law Enforcement and Public Health
Notice bibliographique
Résumé
Law enforcement and public health agencies operate in the context of their national government policies and resources. But improving and protecting health and community safety are made more difficult by four dark geopolitical forces which have been accelerating in recent years. Neoliberalism is driving governments to pursue low tax, low regulation small-state policies and aiding the expansion of uncontrolled globalization and colonialization of health-damaging manufacturing and services by multinational companies. The “Sovereign individuals,” first described in 1997, are the super-rich who have mastery over information technologies to avoid taxes and hide their wealth from governments. The vast offshoring of wealth has led to increasing inequalities in wealth and health, between rich and poor, further adding to civil distrust and unrest. Loss of revenues prevents government funding of health, welfare, and public protection whilst creating greater need for it. To explain the increasing poverty and harshness of life for the masses, there has been a rebirth and rise of populism. This has accelerated political corruption, created culture wars, fomented distrust of others, and added to global political instability. The information revolution has influenced all of these: it has created its own dark geopolitical force through the explosion of social media and industrial disinformation undermining individual critical thinking and democratic processes. Law enforcement and public health agencies face the consequences of these dark forces in their daily work, but they also need to understand more and develop more effective partnership responses to counter the worst excesses of the new geopolitical realities.
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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 | 0,012 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,020 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,017 |
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 ».