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Record W6992453446

Les inégalités sociales et de santé. Gestion de la crise de la Covid-19 à Bruxelles, Genève et Montréal

2024· article· fr· W6992453446 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchive ouverte UNIGE (University of Geneva) · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsnot available
FundersCanton de Genève
KeywordsPopulationContext (archaeology)SolidarityPublic policyIdentity (music)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet ouvrage propose une analyse croisée de la crise sanitaire en Belgique, au Canada et en Suisse, avec une attention singulière portée à Bruxelles, Montréal et Genève. Les observations menées dans ces différents contextes permettent d'identifier certaines récurrences en matière d’inégalités sociales de santé. Si celles-ci sont bien connues des professionnels de la santé et documentées dans la littérature scientifique depuis de nombreuses années, les interrogations relatives à leur rôle dans la propagation de la Covid-19 et de ses effets différenciés au sein de la population n'ont été formulées qu’assez tardivement. Produit d’un travail pluridisciplinaire, cet ouvrage met particulièrement l’accent sur les conséquences sociales et de santé des mesures gouvernementales prises durant cette crise sanitaire sur les populations les plus précarisées. En dépit des variations politiques liées aux contextes nationaux, un même cadrage des politiques publiques a prévalu. Il ressort que ce dernier a été dominé par des préoccupations et des données médicales et épidémiologiques, mais il s’est montré très peu sensible aux enjeux des inégalités sociales qui n’ont été abordés qu’à l’occasion des difficultés rencontrées lors des campagnes de vaccination. À PROPOS DES AUTEURS Claudine Burton-Jeangros, professeure de sociologie, Institut de recherches sociologiques, Université de Genève. Yves Jackson est professeur assistant aux Hôpitaux universitaires et à l'Université de Genève. Judith Racapé, chercheure en épidémiologie et en santé publique, École de santé publique et Faculté de médecine, Université libre de Bruxelles. Marie-France Raynault, professeure émérite, Département de médecine sociale et préventive médecin en santé publique, Université de Montréal et Centre hospitalier de l'Université de Montréal. Professeur de sociologie à l'ULB, Andrea Rea a créé et dirigé le GERME, Groupe de recherche sur les relations ethniques, les migrations et l'égalité. Il étudie les questions migratoires tant à Bruxelles qu'en Belgique ou dans des études comparées avec l'Université de Genève et l'Université de Montréal notamment.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.047
Threshold uncertainty score0.255

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.005
Science and technology studies0.0060.006
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.000

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.

Opus teacher head0.101
GPT teacher head0.439
Teacher spread0.338 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2024
Admission routes1
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