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Enregistrement W2127603603 · doi:10.1093/ije/dyh108

Commentary: The contingencies of income inequality and health: reflections on the Canadian Experience

2004· letter· en· W2127603603 sur OpenAlexaffabout
N. A Ross

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Epidemiology · 2004
Typeletter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalitySocial inequalityEconomic inequalitySociologyHealth equityDemographic economicsPsychologyPublic healthMedicineEconomicsNursingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this issue of the International Journal of Epidemiology, Amir Shmueli recounts several health and economic indicators for Israel between 1979 and 2000.1 On the health side of things, life expectancy at birth increased by more than 5 years for both men and women as infant mortality declined precipitously. On the economic side of things, absolute wealth (measured in 1995 dollars per capita) rose from about 36 000 IS in 1979 to more than 54 000 IS in 2000. Inequality in the distribution of income also rose during the period, however, there were only modest increases in post-transfer and disposable income inequality. The most obvious increases in income inequality were to be found in the increasing gap in earned income. In other words, between 1979 and 2000 the gap created by polarized wages and returns from investment income was really quite significant. During the period, on average everyone was getting healthier and the Israeli economy was indeed growing but the health gains and growth appeared alongside increasingly polarized labour market opportunities and returns. In order to keep the post-transfer and post-tax (disposable) Gini coefficient fairly steady over time, it's clear in Shmueli's time series that the Israeli government had to up its involvement in terms of income transfers over the period.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0160,009
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0070,002
Intégrité de la recherche0,0500,041
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,305
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations3
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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