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Enregistrement W2520343694 · doi:10.1177/1090198116667665

The Effect of Empowerment and Self-Determination on Health Outcomes

2016· article· en· W2520343694 sur OpenAlexaff
Arlene Garces‐Ozanne, Edna Ikechi Kalu, Richard Audas

Notice bibliographique

RevueHealth Education & Behavior · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancyEmpowermentCivil libertiesInfant mortalityPer capitaEconomic growthGross domestic productMillennium Development GoalsPoliticsDemographic economicsPolitical scienceDemographyDeveloping countryEconomicsSociologyPopulationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There remains a persistent gap in health outcomes between wealthy and poor countries. Basic measures such as life expectancy and infant and under-five mortality remain divergent, with preventable deaths being unacceptably high, despite significant efforts to reduce these disparities. We examine the impact of empowerment, measured by Freedom House's ratings of country's political rights and civil liberties, while controlling for per capita gross domestic product, secondary school enrollment, and income inequality, on national health outcomes. Using data from 1970 to 2013 across 149 countries, our results suggest, quite strongly, that higher levels of empowerment have a significant positive association with life expectancy, particularly for females, and lower rates of infant and under-five mortality. Our results point to the need for efforts to stimulate economic growth be accompanied with reforms to increase the levels empowerment through increasing political rights and civil liberties.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,372 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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