Bibliographic record
Abstract
Des transformations dans la politique, l’environnement et l’économie mènent à une urbanisation rapide et davantage de risque et de vulnérabilité pour de nombreux groupes de populations. La recherche sur l’économie des ménages a identifié trois caractéristiques principales de la vulnérabilité urbaine : la marchandisation, les aléas environnementaux et la fragmentation sociale. De nombreux atouts aident les gens à faire face à leur condition vulnérable. En nous appuyant sur cette recherche, nous suggérons une approche innovante combinant la perspective de risque de l’épidémiologie classique avec la perspective vulnérabilité des sciences sociales. Cette approche a été appliquée à une série d’études de cas dans des villes d’Afrique de l’Ouest. Elles fournissent de nouveaux résultats sur l’exposition des gens au risque de santé, leurs capacités et le niveau et le type de potentialité à l’intérieur d’une communauté ou d’un ménage. Nous concluons que le risque et la vulnérabilité fournissent des points focaux pour l’évaluation scientifique et la négociation politique menant à des actions de santé publique appropriées localement et adaptées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.043 | 0.057 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".