MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2138760408 · doi:10.1093/heapro/dam008

Healthy public policy in poor countries: tackling macro-economic policies

2007· article· en· W2138760408 sur OpenAlexaff
K. S. Mohindra

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion International · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth policyHealth promotionMacroPublic policyPublic healthGovernment (linguistics)Economic growthPsychological interventionPromotion (chess)Developing countryPublic economicsEconomicsBusinessPolitical scienceDevelopment economicsHealth careMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large segments of the population in poor countries continue to suffer from a high level of unmet health needs, requiring macro-level, broad-based interventions. Healthy public policy, a key health promotion strategy, aims to put health on the agenda of policy makers across sectors and levels of government. Macro-economic policy in developing countries has thus far not adequately captured the attention of health promotion researchers. This paper argues that healthy public policy should not only be an objective in rich countries, but also in poor countries. This paper takes up this issue by reviewing the main macro-economic aid programs offered by international financial institutions as a response to economic crises and unmanageable debt burdens. Although health promotion researchers were largely absent during a key debate on structural adjustment programs and health during the 1980s and 1990s, the international macro-economic policy tool currently in play offers a new opportunity to participate in assessing these policies, ensuring new forms of macro-economic policy interventions do not simply reproduce patterns of (neoliberal) economics-dominated development policy.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,328 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations21
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Promotion InternationalMême sujetGlobal Public Health Policies and EpidemiologyTravaux en français237 207