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Enregistrement W4392177238 · doi:10.46692/9781447364979.014

Case study: COVID-19 and governing for health and wellbeing in New Zealand – putting communities at the centre

2023· other· en· W4392177238 sur OpenAlexaboutno aff
Peter McKinlay, Anna Matheson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)GeographyMedicineVirologyDiseaseOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction We have learned tough lessons from the COVID-19 pandemic about trust in government and that when our systems are disrupted, many communities are immediately vulnerable to hardship (Henrickson, 2020). With the government poised to make significant changes to the health system there is an opportunity in New Zealand (NZ) to revisit our social infrastructure and put communities at the centre of decision-making. An important part of this infrastructure is the untapped potential of local government and local iwi (Māori tribes) to strengthen the ability for communities to act on their own needs. Understanding the history, legislative context and current challenges and opportunities for local governance, provides direction for how community and public health action could be more impactful and sustainable. For decades, public health has had community health and empowerment at its theoretical core. The 1986 Ottawa Charter for Health Promotion is a widely used framework for action to improve health (World Health Organization, 1986). Two central elements are a greater focus on community action on health and to reorient health services towards patients and communities. This built on the 1978 Alma Ata declaration on primary healthcare which also called for communities to be central actors within the health system (World Health Organization, 1978). In 2008 the World Health Organization convened a Commission on the Social Determinants of Health which found, while the health system itself is one determinant, most of health and illness results from interactions with, and within, the places in which we are born, live, work, play and age (Commission on the Social Determinants of Health, 2008). And this is no different in NZ. We have a rising burden of non-communicable diseases (NCDs; heart diseases, cancers, mental health disorders) which are linked to shared risk factors found in our surrounding social and physical environments (Ministry of Health, 2013). NCDs are also the biggest drivers of health inequality, but as COVID-19 has shown, infectious diseases will also follow patterns of existing inequality if given the opportunity to spread. For 50 years we have known in NZ of significant health inequities by ethnic group – in particular Māori and Pacific people (Blakely et al, 2005).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0230,011
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,325 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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