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Enregistrement W2127046578 · doi:10.5172/hesr.2007.16.3-4.279

Health inequalities in Argentina: Patterns, contradictions and implications

2007· article· en· W2127046578 sur OpenAlexaff
Fernando G. De Maio

Notice bibliographique

RevueHealth Sociology Review · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesDeakin UniversityUniversity of Essex
Mots-clésLife expectancyInequalityPopulation healthHealth equityHealth indicatorSocial determinants of healthInfant mortalityDemographic economicsSociologyPopulationSocioeconomicsGeographyDemographyPsychologyEconomic growthHealth careEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractThis paper examines the social gradient in self-reported health in Argentina, and at the provincial level, explores the extent to which self-reported health and mortality indicators provide dissonant health profiles. This study is based on a secondary analysis of Argentina's 2001 Survey of Living Conditions. A significant gradient in self-reported health was observed by income quintile, but self-reported health and mortality indicators were not significantly correlated at the provincial level. Respondents from deprived regions were most likely to report being in good health, despite living in areas with low life expectancy and high infant mortality; in other words, respondents from areas of poor population health nevertheless report good individual health. Unless acknowledged, this will ultimately lead to an underestimate of the social gradient in health. The implications of this notion for tests of the income inequality hypothesis are discussed.Key Words: sociologyhealth inequalitysocial surveysArgentina

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)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,321 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations27
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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