Perspectivas de la promoción de la salud frente a la COVID-19
Bibliographic record
Abstract
de marzo del 2020, la Organización Mundial de la Salud declaró la COVID-19 como una pandemia mundial.Esta pandemia ha puesto en tela de juicio mitos que privilegian el crecimiento económico y ha expuesto aún más las fallas en nuestros sistemas económicos y sociales.La importancia de combatir la distribución inequitativa de poder, riqueza y recursos, así como las estrategias para corregir las persistentes inequidades raciales, de género y de salud, son preocupaciones dignas de destacar a medida que los países continúan respondiendo a las repercusiones sociales, económicas y de salud que deja la COVID-19.En respuesta a esta pandemia, Global Health Promotion se asoció con Health Promotion International para lanzar una convocatoria especial de trabajos con el fin de fomentar la contextualización, el desarrollo y el intercambio de perspectivas de la promoción de la salud frente a la COVID-19.Nos complace sobremanera la abrumadora participación que refleja los puntos de vista de la investigación, las políticas y la práctica en diferentes regiones geográficas.En este primer número de dos especiales, presentamos artículos que abordan las "perspectivas de la promoción de la salud frente a la pandemia de la COVID-19".Uno de los temas recurrentes a través de esta colección de artículos es el de la importancia de sacar a la luz los efectos desproporcionados de la COVID-19, que afectan a quienes habitan y trabajan en condiciones de vulnerabilidad, y la necesidad de intervenciones en políticas y programas específicos para cada contexto.Estamos hablando de trabajadores precarios, habitantes de zonas deprimidas, migrantes, personas que carecen de vivienda o que están en situación de inseguridad alimentaria, y otros grupos y comunidades marginalizados, quienes han sido sistemáticamente oprimidos y estigmatizados por cuenta de su raza, sus capacidades o discapacidades, su género, su orientación sexual o de alguna otra circunstancia socialmente determinada.Como sugieren Bitanihirwe y Ssewanyana, las medidas para responder a la pandemia en el África subsahariana deben ser apropiadas al contexto y basadas en informaciones aprendidas durante pasados brotes en la región.
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 | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".