Income distribution, public services expenditures, and all cause mortality in US states
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The objective of this paper is to investigate the relation between state and local government expenditures on public services and all cause mortality in 48 US states in 1987, and determine if the relation between income inequality and mortality is conditioned on levels of public services available in these jurisdictions. METHODS: Per capita public expenditures and a needs adjusted index of public services were examined for their association with age and sex specific mortality rates. OLS regression models estimated the contribution of public services to mortality, controlling for median income and income inequality. RESULTS: Total per capita expenditures on public services were significantly associated with all mortality measures, as were expenditures for primary and secondary education, higher education, and environment and housing. A hypothetical increase of 100 US dollars per capita spent on higher education, for example, was associated with 65.6 fewer deaths per 100,000 for working age men (p<0.01). The positive relation between income inequality and mortality was partly attenuated by controls for public services. DISCUSSION: Public service expenditures by state and local governments (especially for education) are strongly related to all cause mortality. Only part of the relation between income inequality and mortality may be attributable to public service levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».