A Personal Reflection on Far From the Road: A Community Health Project in the Himalayas
Notice bibliographique
Résumé
Fifty-five years seems like a long time ago. But when memories are triggered, it can seem like a day. Such was my experience in reading Far from the Road: A Community Health Project in the Himalayas coauthored by Mary Murphy, C. Ross Anthony, Stephen Bezruchka, and Michael Payne [1].In 1969, I became a U.S. rural development Peace Corps Volunteer (PCV), based in Tansen, central western Nepal. I was a “B.A. generalist” in Peace Corps lingo, vaguely qualified and minimally trained technically–but I did learn spoken and written Nepali, made many friends, and fell in love with the country and its culture. This book resonated with my experiences in Nepal. At every turn it provided connections to experiences I had in Peace Corps between 1969 and 1971. Moreover, the photographs in the book are beautiful, informative, and complementary to the text. Far from the Road is the story of the work beginning in 1974 of three former Nepal PCVs and a young Canadian physician to establish a community health project in Dhorpatan, a remote, impoverished high valley south of the Dhaulagiri massif.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».