Crises humanitaires, santé des réfugiés et des déplacés : un cadre analytique
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte de crise humanitaire, la migration de refuge constitue une stratégie de survie pour certains segments de la population.De multiples phénomènes humains, climatiques et géophysiques, amènent alors des individus, des familles et même des communautés entières à effectuer une migration forcée.Il y a crise humanitaire quand les situations d'urgence déclenchées par des conflits armés, des inondations, des tremblements de terre, des éruptions volcaniques, des raz-de-marées et/ou des sécheresses désorganisent la vie de collectivités dans des proportions exceptionnelles, constituent une menace pour la vie d'un grand nombre de personnes 1 et nécessitent des mesures extraordinaires pour assurer la survie, les soins et la protection, parce que les mécanismes de soutien existants ne permettent pas d'y faire face. 2Ce texte propose une réflexion théorique sur les enjeux de santé reliés aux migrations de refuge, fondée sur une revue d'études empiriques et d'observations effectuées dans le cadre d'interventions humanitaires en Afrique.Les principaux problèmes de santé associés aux crises humanitaires et la réponse déployée par le régime humanitaire sont présentés, pour ensuite proposer un cadre analytique tout en dégageant quelques pistes de réflexion pour des études empiriques visant à mesurer l'effet de la migration forcée sur l'état de santé.Crise humanitaire : santé, morbidité et mortalité 3 La santé des populations, plus particulièrement des migrants, est préoccupante dans un contexte de crise humanitaire.Si les catastrophes naturelles et humaines ont des conséquences souvent similaires sur la santé, par ailleurs les situations engendrées par l'action humaine résultent parfois d'une volonté délibérée d'affaiblir une population et Crises humanitaires, santé des réfugiés et des déplacés : un cadre analytique Revue européenne des migrations internationales, vol.23 -n°3 | 2007
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 | 0.008 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.018 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".