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Enregistrement W1506713992

Introduction: Legislating and Litigating Health Care Rights Around the World

2005· article· en· W1506713992 sur OpenAlexaffabout
Colleen M. Flood, Lance Gable, Lawrence O. Gostin

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegitimacyHealth careLegislationPolitical scienceRight to healthPublic administrationRationingGovernment (linguistics)LawPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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