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Enregistrement W2098464851 · doi:10.3968/j.ccc.1923670020070302.019

Economics Analysis on China’s New Rural Cooperative Medical Scheme: for Example, Chao-yang District in Beijing

2010· article· en· W2098464851 sur OpenAlexvenueno aff
Lijian Qin

Notice bibliographique

RevueCross-cultural communication · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Healthcare and Medical Tourism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeijingChinaHumanitiesPolitical scienceWelfare economicsEconomicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper uses economic theory to analyze China’s New Rural Cooperative Medical Scheme, and with empirical research, finds that there are still some problems that need urgent solution in the scheme. And at last the paper recommends: medical service providers should be more competitive, third party to purchase should be executed and improve the regional to enhance the medical funds balance ability. Key words: New Rural Cooperative Medical Scheme, Economic theory, Fairness and Efficiency, Chao-yang District, Beijing Resume: L’article present analyse, avec la theorie de l’economie, le systeme de la nouvelle cooperative medicale rurale et trouve, sur la base des recherches des faits, qu’il existe des problemes dans la nouvelle cooperative medicale rurale mise en application de notre pays. L’article propose enfin des conseils sur l’introduction du mecanisme competitif de l’institution fournisseuse des services medicaux, l’introduction du mecanisme d’achat de la troisieme partie, l’elargissement du domaine de planification et le renforcement de la capacite de regularisation des fonds. Mots-cles: nouvelle cooperative medicale rurale, theorie de l’economie, equite et efficacite, arrondissement Chaoyang 摘要:本文運用經濟學理論對新型農村合作醫療制度進行分析,並結合實證研究,發現我國目前實施的新型農村合作醫療還存在一些亟待解決的問題。本文最後提出了引入醫療服務提供機構的競爭機制,引入第三方購買機制和擴大統籌區域增強基金調劑能力的政策建議。 關鍵詞:新型農村合作醫療;經濟學理論;公平與效率;北京市朝陽區

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,406 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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