Why is There so Much Controversy Regarding the Population Health Impact of the Great Recession? Reflections on Three Case Studies
Notice bibliographique
Résumé
In the aftermath of the Great Recession, public health scholars have grown increasingly interested in studying the health consequences of macroeconomic change. Reflecting existing debates on the nature of this relationship, research on the effects of the recent economic crisis has sparked considerable controversy. On the one hand there is evidence to support the notion that macroeconomic downturns are associated with positive health outcomes. On the other hand, a growing number of studies warn that the current economic crisis can be expected to pose serious problems for the public's health. This article contributes to this debate through a review of recent evidence from three case studies: Iceland, Spain, and Greece. It shows that the economic crisis has negatively impacted some population health indicators (e.g., mental health) in all three countries, but especially in Greece. Available evidence defies deterministic conclusions, including increasingly "conventional" claims about economic downturns improving life expectancy and reducing mortality. While our results echo previous research in finding that the relationship between economic crises and population health is complex, they also indicate that this complexity is not arbitrary. On the contrary, changing social and political contexts provide meaningful, if partial, explanations for the perplexing nature of recent empirical findings.
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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 | 0,050 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».