States of Resistance: nosocomial and environmental approaches to antimicrobial resistance in Lebanon
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on institutional historical records, interviews and student theses, this article charts the intersection of hospital acquired illness, the emergence of antimicrobial resistance (AMR), environments of armed conflict, and larger questions of social governance in the specific case of the American University of Beirut Medical Center (AUBMC) in Lebanon. Taking a methodological cue from approaches in contemporary scientific work that understand non-clinical settings as a fundamental aspect of the history and development of AMR, we treat the hospital as not just nested in a set of social and environmental contexts, but frequently housing within itself elements of social and environmental history. AMR in Lebanon differs in important ways from the settings in which global protocols for infection control or rubrics for risk factor identification for resistant nosocomial outbreaks were originally generated. While such differences are all too often depicted as failures of low and middle-income countries (LMIC) to maintain universal standards, the historical question before us is quite the reverse: how have the putatively universal rubrics of AMR and hospital infection control failed to take account of social and environmental conditions that clearly matter deeply in the evolution and spread of resistance? Focusing on conditions of war as an organized chaos in which social, environmental and clinical factors shift dramatically, on the social and political topography of patient transfer, and on a missing "meso" level of AMR surveillance between the local and global settings, we show how a multisectoral One Health approach to AMR could be enriched by an answering multisectoral methodology in history, particularly one that unsettles a canonical focus on the story of AMR in the Euro-American context.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle