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Enregistrement W7015912008

Turning the Health Professional Carousel: Is Canada Undermining Human Rights in Developing Countries?

2007· article· en· W7015912008 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman rightsFraming (construction)ObligationDeveloping countryMoral obligationHealth careHealth policyHealth professionals
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article will address the issue of health professional migration, with a specific focus on how this migration affects health systems in developing countries. The central question being examined is whether or not states have an obligation to ensure that their policies – or actions by private actors based in their states – do not undermine the delivery of healthcare in other states. After exploring this obligation, this article will analyze how the issue may be effectively addressed by drawing upon the experience of the United Kingdom; how successful has the U.K. been in meeting its obligation? What are the most effective policy responses for developed states to implement? By framing this problem as a human rights issue, it will be argued that developed countries have a moral and legal responsibility to mitigate the negative effects of active recruitment of health professionals from developing countries. In light the U.K.’s experience, Canada’s potential role in undermining human rights in developing countries will be examined and policy recommendations will be made.\nAlthough the issue is complex, this policy analysis will centre on the unmet demand for health professionals as a primary driver of international migration, as it is argued that this factor may be most effectively addressed by developed states.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0360,023
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,354 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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