The Long Term Effects of Rural Postings on Health Workers' Careers in Ethiopia: Results of a Natural Experiment
Notice bibliographique
Résumé
International attention has recently been drawn to the problems of attracting, retaining, and motivating health workers in developing countries, particularly to more remote areas - the so-call human resources in health (HRH) crisis. Ethiopia, with less than one doctor per 100,000 citizens, and virtually no physicians outside urban areas, provides an acute manifestation of this crisis. Rural postings are viewed negatively for both flow and stock reasons: current living standards may be reduced if the quality of infrastructure, children's education, and general consumption possibilities is low in rural areas; but the medium- to long-term impact of a rural posting on a health worker's future career may represent an important additional cost. Current costs can be offset by higher wages, better housing conditions, etc. However, estimating the size of the longer-term impact - which is necessary if suitable incentives are to be designed - is fraught with selection-induced identification problems. In this paper, we use a unique feature of the Ethiopian health worker allocation mechanism to resolve this problem. Until recently, new medical and nursing school graduates in Ethiopia were assigned to their first posting via a national lottery. We use this natural experiment to assess the long term effects of rural postings on the careers of doctors and nurses, using data from a new survey of about 1,000 health workers in Addis Ababa and two other regions of Ethiopia. We also investigate the impact of the end of the lottery system on the ability of the government to attract workers to remote areas, and on health worker absenteeism.
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».