The humanities and health policy
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 was a stark reminder that understanding a novel pathogen is essential but insufficient to protect us from disease. Biomedical and technical solutions are necessary, but they do not prevent or resolve misinformation, vaccine hesitancy, or resistance to public health measures, nor are they sufficient to advance the development of more equitable and effective healthcare systems. Responding to crises such as pandemics requires deep collaboration drawing on multiple methodologies and perspectives. Along with the science, it is imperative to understand cultures, values, languages, histories, and other determinants of human behaviour. This policy briefing argues that the humanities—a group of methodologically diverse fields, including interdisciplinary studies that overlap significantly with the social determinants of health—are an underused source of cultural and social insight that is increasingly important and could be better leveraged in such collaboration. Humanities disciplines approach health and illness as part of the human condition. Their historical perspective could be more effectively mobilized to explore the social and cultural context in which science exists and evolves, in turn, helping us understand the forces shaping perceptions, concerns, and assumptions.
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 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 | 0,016 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,030 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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 ».