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Enregistrement W4408613271 · doi:10.3390/sexes6010013

Regarding the UN Sustainable Goals of Well-Being, Gender Equality, and Climate Action: Reconsidering Reproductive Expectations of Women Worldwide

2025· article· en· W4408613271 sur OpenAlexaff
Carol Nash

Notice bibliographique

RevueSexes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGender equalityAction (physics)Climate changePolitical scienceSustainable developmentPsychologyGender studiesSociologyEcologyBiologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate action represents the most comprehensive of the 2015 United Nations 17 Sustainable Development Goals (SDGs) in that climate change impacts all other goals. Urban overpopulation is a primary cause, as energy consumption is a significant source of carbon dioxide emissions directing climate change. The population increase origin is attributable to the agricultural/urban developments that became geographically widespread approximately 6000 years ago. Simultaneously, religious belief stressed multiple children, with women obligated to produce them. This female duty created gender inequality and reduced the health and well-being of women, as pregnancy is a noted risk factor for decreased lifetime health. Regardless of the detrimental risk to their health and well-being, the gender inequality, and the adverse effects of birthing multiple children regarding climate action, women today continue to feel obliged to reproduce appropriately. This burden requires change to meet the three sustainable development goals of good health and well-being (SDG 3), gender equality (SDG 5), and climate action (SDG 13). An author-developed mindfulness-based psychoanalytic narrative research method presents a means for promoting such change based on a qualitative narrative analysis of the responses of several participants regarding its success in clarifying the values of these women in overcoming career-related burnout.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,361 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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