1 Rights of the Body in Times of War
Notice bibliographique
Résumé
this talk; Jennifer Deadman, who so ably facilitated my trip to Toronto; and all of the students and faculty in this exciting course on women’s health who have provided the occasion for my visit. I’m sure you share my concern about the hostile climate that people who are attempting to provide decent health services and to create inclusive and gender-equitable health policies are facing across the globe. I hope you share my conviction that we can do something to change this miserable landscape. Even here in Canada, with one of the most just and inclusive health systems on the planet, you are contending with increasingly high costs of pharmaceuticals and pressures in some provinces toward privatized insurance. And always, everywhere, divisions of gender, race and class intensify health inequities, even under the best systems. So, I want to clarify what I mean by the gendering of health access and health crises and to do so by framing that analysis in the overarching “global climate change” that has entrapped the world since Sept. 11, 2001: that of endless and limitless war. A widely read book by a long-time war correspondent from the US, Chris Hedges, has the troubling title, War Is a Force that Gives Us Meaning. Writing just after the events of Sept. 11, 2001, before its long-range political consequences were clearly evident, he is haunted by the shadow of Vietnam, El Salvador, Sarajevo, Bosnia, and Israel/Palestine. Hedges sees war
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,022 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,007 |
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 ».