Excellence and Equality in Health Care
Notice bibliographique
Résumé
As the United States steps up to the historic opportunity offered by the Affordable Care Act, the imperative for health care transformation to meet the needs of an increasingly diverse population is indisputable. The sheer increase of uninsured Americans signing up for coverage highlights this point. It is estimated that more than 20 million people have signed up for insurance coverage under the new law; and recently, the proportion of adults lacking coverage has fallen by 26% since the third quarter of 2014 and May 2014.1 Many of these new enrollees are likely younger, low-income, and members of racial and ethnic minority groups because these groups are more likely to be without coverage. This is reflective of uninsured veterans who stand to benefit by the new law,2 because these groups are reflective of the growing veteran population that will likely seek out services in the Veterans Health Administration (VHA). In fact, the VHA is preparing for anticipated increases in veterans from diverse groups in the coming decades. During the rollout of the Affordable Care Act, the Department of Veterans Affairs (VA) identified 2.2 million veterans who were likely to be uninsured and eligible to enroll with the VA. As of April 2014, more than 20 400 veterans enrolled in response to the initial VA outreach efforts.
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 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 | 0,014 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».