Introduction: Legislating and Litigating Health Care Rights Around the World
Notice bibliographique
Résumé
The collection of essays in this issue illustrates the breadth of knowledge to be gained from examining approaches to legislating and litigating health care rights and experiences across several national jurisdictions. The emphasis is on rights to publicly-funded health care and the struggle to determine a just allocation of public resources in countries as diverse as New Zealand, Israel, Canada, South Africa, Norway, the United Kingdom, and the United States. The issue of rationing health care in publicly-funded systems receives is examined. There are also insights for health care systems with more private funding, such as the United States system, where both private and public payers are increasingly looking to ways to legitimately ration or prioritize access to health care even if it is only for the purpose of expanding profit margins. The respective roles of government and the courts play out differently in different contexts. However, the potential of the courts to improve fairness within a system and to reduce inequalities through interpretation of existing legislation manifestly exists in all of these jurisdictions. Their will to do so may depend upon the extent to which they can be persuaded of the legitimacy of their role in this regard. Thus, the examples of courts taking on this role in other jurisdictions may prove more than just of academic interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».