Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: In a recent article in this journal, Sam Harper and his colleagues (2010) call for increased awareness and open dialogue of moral judgments underlying health inequality measures. They recommend that analysts use relative inequality measures when concerned only about health inequality but use absolute inequality measures when also concerned about other issues, such as the overall level of population health and the level of health for each group in the population. METHODS: Using a simple, hypothetical example, this commentary shows that the relationships among inequality, the absolute level for each group, and the overall level in the population are more complex than suggested by the analysis by Harper and his colleagues. FINDINGS: First, analysts must make the choice of absolute or relative inequality measures, separately, for single- and multiple-population cases. Second, in the single-population cases, analysts can use both relative and absolute inequality measures when concerned only about health inequality independent of other considerations. Third, in almost all real-world multiple-population cases, when using either the absolute or relative inequality measure, the assessment of health inequality is influenced by the absolute level of health for each group. CONCLUSIONS: The choice between absolute and relative inequality measures is not about the independent normative significance of inequality, as Harper and his colleagues suggest. In choosing between absolute and relative measures, future work needs to integrate an empirical examination of values, a moral assessment of values, and a technical understanding of inequality measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».