Notice bibliographique
Résumé
Following the U.K.'s vote to leave the European Union in the referendum of June 23, 2016, we surveyed 100 health economists regarding their opinions on "Brexit."Researchers have started to consider the challenges of Brexit (Oxford Review of Economic Policy, 2017).However, the impact on health and health services is often not directly considered.The NHS has always been a political "football", and the EU referendum campaign was no exception.The claim of "£350m-a-week" for the NHS, made during campaigning, was one of the most eye-catching elements of the Vote Leave message.However, as predicted by many commentators, this claim has been watered down following the vote to leave.With Article 50 triggered on March 29, now is a valuable time to report on those views and the challenges that Brexit may pose.Academics and policy leaders (dare we call them "experts"?)are a rich source for considering where the benefits and challenges for the NHS lie and how, potentially, we can optimise the benefits and ameliorate the impact of the challengesespecially with no historical precedent to call on (as ibid).Even though all of our respondents (59% response rate) were in favour of remaining in the EU, they identified positives and negatives, with a key focus on the labour force and the single market.
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 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 | 0,017 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,038 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,002 |
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 ».