Sustaining the Health Care Services of Rural Communities: The Role of the University
Notice bibliographique
Résumé
he gap between the town and the gown is nowhere greater than in small, rural communities. This has only been exacerbated in the last 10 years as people in rural towns have experienced acceleration in the erosion of their local health services. This erosion has been marked by closures of small rural maternity services, surgical services, decreasing numbers of hospital beds, and, in some cases, closures of entire small hospitals. Reasons cited for closures include difficulties with recruitment and retention of care providers (particularly physicians and nurses), concerns about the safety of small rural services, and all-too-often regional health planning priorities focused on centralizing services in referral centres. While from a regional perspective centralizing services may seem to be fiscally prudent and a compelling solution to problems of health service sustainability in small communities, it often generates significant hardship for those affected. At the Centre for Rural Health Research we have studied the centralization of health services and its attendant effect on rural communities from multiple perspectives over the past six years. Our ‘case study’ has been a systematic program of research into rural maternity services, starting with immersing ourselves in the birthing experiences of parturient women from small communities. Methodological research has noted the importance
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».