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Enregistrement W4408300967 · doi:10.1080/13623699.2025.2473802

Academic voices on the health and humanitarian crises in Gaza

2025· review· en· W4408300967 sur OpenAlexaff
Muhammad Naveed Noor, Sujith Kumar Prankumar, Mohammed Alkhaldi, Irene Torres

Notice bibliographique

RevueMedicine Conflict & Survival · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisappointmentHuman rightsEthnic CleansingPoliticsLawGenocideHumanitarian crisisPolitical scienceImpunitySociologyCriminologyRefugeePsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Academic publications on human rights violations in Gaza surged after Israel's large-scale destruction following Hamas's 7 October 2023 attack. We analysed the uncoordinated cooperative efforts documented in these works by reviewing publications addressing the health and humanitarian crises in Gaza between October 2023 and April 2024. We present a unified academic voice advocating for recognizing and restoring human rights for the people of Gaza. In the publications, we identified three key themes: 'expression', 'emotionality' and 'expectations'. Many academics openly express how they see Israel's actions in Gaza. In line with the International Court of Justice and the UN Special Rapporteur, they believe Gaza is facing 'apartheid', 'ethnic cleansing', or 'genocide' by Israel. This understanding further takes an emotional toll on academics, as most of them feel it 'painful' to process information and write about hunger, death, destruction and isolation in Gaza. Academics express disappointment in Western political powers that enable Israel's continuing human rights violations in Gaza. At the same time, they demand that political powers take immediate measures to ensure a permanent ceasefire in Gaza and its rebuilding, as some view the UN as a 'soft' body as it is unable to enforce the ceasefire.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,381
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,175 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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