Applying a multi-scalar framework for teaching about the catastrophic public health situation in Palestine and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Schools of public health aim to promote global health equity, decolonize education, and foster respectful global collaboration. However, translating these values into practice, particularly when discussing global conflicts – including the urgent situation in Gaza and Palestine overall – presents a significant pedagogical challenge. Students are increasingly seeking to understand the root causes of such crises, and health-focused institutions are urged to call for an end to genocide as a moral imperative consistent with their mission. To guide educators in navigating these sensitive discussions, this Perspective article re-purposes the World Health Organization’s “Driving Forces-Pressures-States-Exposures-Effects-Actions” (DPSEEA) framework as a pedagogical tool. Here we adapt the “Actions” component of DPSEEA to reflect classroom teaching applications, transforming the framework into a novel heuristic for systematically analyzing the complex determinants of health in humanitarian crises. DPSEEA enables students to move beyond immediate causes to understand how socio-political, environmental, and structural factors intertwine to create health inequities. We first provide a detailed description of the content for each DPSEEA stage, offering the necessary context for analyzing the crisis in Palestine. This is followed by specific teaching suggestions. A sample concept map is provided to illustrate implementation. This approach provides a much-needed guide for addressing the crisis in Palestine, while introducing a powerful, adaptable model for understanding humanitarian crises more broadly. By applying a structural and systemic analysis of health determinants, the re-purposed DPSEEA framework equips public health students with the tools to address global health inequities with greater rigor, responsibility, and impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».