Analysis of Developmental Level of Counties of Fars in Terms of Health Infrastructure Indicators Using Standardized Scores Pattern Approach and Factor Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: It is necessary for planning in order to achieve optimal development, to have knowledge and understanding of the current situation. This identification requires separate areas of study into planning and assessing regions of each area with development indicators and analysis and ranking each area in terms of having gifts of development. The study also aims to analyze the development level of counties of Fars in terms of health infrastructure indicators using standardized scores pattern and factor analysis. METHODS: This is a descriptive and applied study, which has discussed the levels of 29 counties of Fars based on 10 health selected indicators using a standardized scoring model. Data were collected using a data collection form developed by the researchers through the Center of Statistics and Shiraz University of Medical Sciences. Results were analyzed using Excel and SPSS 19. RESULTS: Based on calculations according to standardized score and factor analysis methods, Shiraz and Rostam had the most and the least level between the other cities, respectively. Also development coefficient and operating score of the studied counties ranged from a maximum of 0.894 to a minimum of -0.941, and a maximum of 3.861 to a minimum of 2.001, respectively. DISCUSSION: There are relatively large differences between different counties in healthcare sector, and most studied counties in terms of healthcare sector indicators are not satisfactory. So planning how to allocate healthcare resources from policy makers to improve the studied counties is essential.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».