Saúde para todos: a participação da sociedade civil na governança global em saúde
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Os movimentos sociais, elementos fundamentais na luta pela implementação e manutenção de sistemas de saúde universais e na defesa do direito à saúde para todos, têm sua atuação ampliada no contexto da crise econômica mundial. A globalização traz um desafio à sociedade civil, o de engajar atores na formulação de políticas cujo alcance vai além do âmbito local. Este trabalho analisa as possibilidades de influência da sociedade civil nos processos decisórios da governança global na Organização Mundial da Saúde (OMS), através da abordagem do Observatório da OMS (WHO Watch), iniciativa do Movimento pela Saúde dos Povos (MSP), que se propõe a estimular a democratização dos processos decisórios da OMS. Como subsídio para as reflexões, são utilizadas as experiências do WHO Watch em três ocasiões: a 67ª Assembleia Mundial de Saúde, a 53ª Reunião do Conselho Diretor da Organização Pan-americana da Saúde e a 136ª Reunião do Conselho Executivo da OMS. Conclui-se que os movimentos sociais trazem uma visão crítica sobre as discussões realizadas por esses órgãos intergovernamentais, promovendo a divulgação desses debates e de seus desdobramentos para além dos espaços governamentais.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".