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Enregistrement W4405532629 · doi:10.1017/9781788215015.003

Unequal health I: determinants and regional examples

2023· other· en· W4405532629 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGlobal Health · 2023
Typeother
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyEconomic geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Great and growing global inequity, the burden of poverty both absolute and relative, millions of preventable deaths every year – these unsettling features of today's world lead many students toward global development and health work because it seems like the only decent thing to do. Suri et al. (2013: 245) Brown and Taylor (2018) suggest that the study of health inequalities needs to be at the centre of geographical research on global health. It is therefore appropriate to begin an exploration of global health by describing, and explaining, the health inequality (more accurately, health inequity ) that exists between and within different countries. “Health inequality” is invariably the term in common use, and so I follow that trend, although “health inequity” conveys more clearly that differences in health may be preventable – avoidable and unjust. The issue of who or what are responsible for avoidance – human agency, or wider structures of economy and politics – is still debated, although a critical geographical perspective suggests very much the latter. On this and other issues relating to health inequalities, the paper by Arcaya, Arcaya and Subramanian (2015) is valuable. There is a vast literature on health inequalities in countries of the Global North, to which geographers have made key contributions, such as in the United States (McLafferty, Wang & Butler 2011), Canada (Shantz & Elliott 2021), the United Kingdom (Bambra 2016; Dorling 2013), New Zealand (Pearce, Tisch & Barnett 2008) and elsewhere. I do not intend to review these contributions, preferring to focus attention on some countries of the Global South. However, within some countries of the Global North there are marginalized groups to which I do want to give attention; in particular, as we see later, there are Indigenous populations occupying places that are as neglected as those who inhabit them. The Global North literature on health inequalities tends to focus both on regional inequalities and, frequently, on more local – neighbourhood – variations. A classic distinction in this literature is between compositional and contextual effects (Gatrell & Elliott 2015: 82; Brown et al . 2018: ch. 8). In other words, is poor health in specific settings determined by the fact that poor people, with health-damaging behaviours, live there (the “composition” of a place) or by the fact that people live in places (“contexts”) that are environmentally or socio-economically deprived?

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,302 · 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
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