Inuit, Tuberculosis, and Political Determinants of Health
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis is one of humanity's most ancient and deadly diseases. It is largely curable, but its long co-evolution with humans has given it distinctive characteristics that make it hard to control or eradicate. The persistence of tuberculosis is usually attributed to social determinants of health. Yet, history shows that political determinants are more fundamental to its epidemiology. While tuberculosis is indeed shaped by social factors, along with biomedical and sometimes geographic factors, its distinctiveness makes it an especially expensive disease. This in turn makes it political, as decisions are made on how or even whether to allocate resources to treat it. Political dynamics are clearly seen in the history of tuberculosis among Inuit in Canada. Inuit bear a burden of disease among the highest in the world. The burden has lasted for more than a century, but it has not been uniform. Political factors shaped the history into four periods, each with a distinctive manifestation of tuberculosis. The most clear illustration of underlying forces comes in the most anomalous period, starting in the late 1960s, which centred on a unique project in Frobisher Bay. Inuit were given leading-edge treatments locally, and disease rates dropped dramatically. Yet the project was quickly cancelled. The factors behind the project and its cancellation are examined through a cross-disciplinary approach, drawing on archival records, social science and scientific writing, and recent genomic studies. These demonstrate that political determinants of health are the "determinants of determinants" of tuberculosis.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».