The Global Gag Rule
Notice bibliographique
Résumé
The Mexico City Policy, also known as the Global Gag Rule, is a U.S policy that requires foreign non-governmental organizations (NGOs) receiving U.S. global health funding to certify that they will not perform or actively promote abortion as a method of family planning. In 2017, President Donald Trump expanded the policy’s reach to include all global health assistance funding from U.S. agencies and departments. It is estimated that 1,275 foreign NGOs and US$8.8 billion in global health funding are subject to Trump’s expanded policy. Globally, an additional 2.2 million abortions, including 2.1 million unsafe abortions, are estimated to occur from 2017 to 2020 under President Trump’s administration. The Global Gag Rule undermines local sovereignty and jurisdiction over reproductive health law in countries that require these funds to operate and provide comprehensive reproductive services. This case study will highlight the effects of this policy by evaluating its quantitative and qualitative impacts and discussing the future implications for countries impacted by the policy. Results of this report demonstrate the policy’s failures in both achieving its own goals as well as international aims to improve global health and women’s rights among others.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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.
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 ».