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Enregistrement W2049038422 · doi:10.2190/hs.39.2.f

Analyzing Differences in the Magnitude of Socioeconomic Inequalities in Self-Perceived Health by Countries of Different Political Tradition in Europe

2009· article· en· W2049038422 sur OpenAlexaff
Carme Borrell, Albert Espelt, Maica Rodríguez‐Sanz, Bo Bur­ström, Carles Muntañer, M. Isabel Pasarín, Joan Benach, Chiara Marinacci, Albert‐Jan Roskam, M. Schaap, Enrique Regidor, Giuseppe Costa, Paula Santana, Patrick Deboosere, Anton E. Kunst, Vicente Navarro

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Services · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalitySocioeconomic statusEuropean Social SurveyPoliticsDemographic economicsWelfare stateDemocracyDeveloping countrySocial inequalityPopulationEconomic inequalitySociologyPolitical scienceEconomicsDevelopment economicsEconomic growthDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this study are to describe, for European countries, variations among political traditions in the magnitude of inequalities in self-perceived health by educational level and to determine whether these variations change when contextual welfare state, labor market, wealth, and income inequality variables are taken into account. In this cross-sectional study, the authors look at the population aged 25 to 64 in 13 European countries. Individual data were obtained from the Health Interview Surveys of each country. Educational-level inequalities in self-perceived health exist in all countries and in all political traditions, among both women and men. When countries are grouped by political tradition, social democratic countries are found to have the lowest educational-level inequalities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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