Canucks versus Yankees: the Case for Universal Health Care over Private Health Care and How Psychiatry Benefits
Notice bibliographique
Résumé
As an American –born –raised -trained psychiatrist who has practiced in the United States and now practicing in Canada, it affords me a unique perspective on the health care debates occurring in my home country. The debate regarding health care reform in the States has been heated on both sides. Even doctors are entrenched in one of the opposing positions, with the majority of U.S. physicians supporting reform with a public option [1]. However, it is difficult to discern fact from propaganda on either side, for or against universal health care. One particular problem is the misinformation and fear-mongering that has been covered regarding Canadian universal health care. In this commentary, I will attempt to make the case for universal health care, and focus specifically on the benefits of universal health care for psychiatry. I want to make the case that corporate medicine is detrimental to psychiatry, and how psychiatry practiced within a universal health care system is substantially different from that practiced within a managed care system.
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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 | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,064 |
| Communication savante | 0,014 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».