Notice bibliographique
Résumé
Recent health care policy reforms proposed by President Obama have prompted an increased interest in the efficiency of the US health care system. Looking at total health expenditure and life expectancy alone, the President has good reason to be hasty in his desire for change. Comparing the US to 18 other Organization of Economic Cooperation and Development (OECD) member countries at similar levels of development; namely: Austria, Australia, Belgium, Canada, Denmark, Finland, France, Germany, Greece, Iceland, Ireland, Italy, Japan, the Netherlands, Portugal, Spain, Switzerland, and the UK; one finds that the US has much to improve upon in these areas. In 2006, the US spent approximately 15.1% of its GDP on health care, more than any other OECD country and considerably larger than the 9.0% average of its peer nations (OECD Health Data, 2009). This is quite negatively juxtaposed with the fact that the US also has the lowest female and male life expectancies at birth of the same 18 OECD nations. The US female life expectancy at birth is 80.7 years (tied with Denmark), falling 2.1 years below the average of 82.8 years; the US male life expectancy at birth is 75.4 years, again, falling two years below the average of 77.4 years (OECD Health Data, 2009). This raw and partial evidence suggests that the US health care system may be performing inefficiently compared to its peer nations.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,043 |
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 ».