Equity of What in Healthcare? Why the Traditional Answers Don't Help Policy - and What to Do in the Future
Notice bibliographique
Résumé
Introduction There are many deep philosophical issues regarding equity that I will slide over in order to address some practicalities of equity policy (see, for deeper material, Olsen 1997; Wikler and Murray forthcoming). However, I do want to try to link theory and policy rather than keep them in their usual silos. This is a dangerous plan. My amateur ethics will strike serious philosophers as gravely deficient, while my amateur policy strategizing will strike decision-makers as distantly up in the clouds. However, in the spirit of “nothing ventured ...” I am going to try to link the two more directly than is usual. One reason for doing this is that, if we cannot discuss ethics explicitly as a foundation of policies for equity in health and healthcare policy, then I doubt we can do it anywhere else. A second reason is that I think there is a chance, if we can be more explicit about our ethics, that we might manage to translate them into policy action in reasonable and doable ways. Another reason is that I am fairly confident that the reasonable and doable ways will be different from the current ways. A fourth is that leaving the ethics largely implicit means that the huge differences between us that might otherwise remain submerged could become underwater reefs with the potential to rip the bottoms out of well-meaning policies for equity in practice – as soon as it becomes clear that one person’s Equity of What in Healthcare? Why the Traditional Answers Don’t Help Policy – and What to Do in the Future
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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 | 0,026 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,040 |
| Communication savante | 0,015 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».