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Enregistrement W2740203143 · doi:10.1590/0102-311x00216516

Proteção social na América Latina e Caribe: mudanças, contradições e limites

2017· article· pt· W2740203143 sur OpenAlexaff
Ana Luiza d’Ávila Viana, Ana Maria Medeiros da Fonseca, Hudson Silva

Notice bibliographique

RevueCadernos de Saúde Pública · 2017
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Political Issues
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesDemographyGeographySociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies suggest that governments in the majority of Latin American and Caribbean countries were able to expand social investments and introduce innovations in social protection policies in the last two decades with positive results in the actions' coverage and impact. However, the restrictions imposed by the current fiscal crisis and the rise of governments more ideologically aligned with the neoliberal discourse in various countries in the region point to a new retreat of the state from the social area, thereby compromising recent advances. The article aims to discuss the changes, contradictions, and limits of recent social protection standards in Latin America and the Caribbean. The discussion includes three items: a description of the history of social protection in the region, seeking to identify its principal historical periods and characteristics (benefits, target public, and financing); the social protection models that have been implemented in the region; and the specific case of health. We argue that although countries have adopted different solutions in the field of social protection, the policies' hybrid nature (with extensive private sector participation in the financing, supply, and management of services) and the prevalence of segmented models (with differential access according to individuals' social status) have been predominant traits in social protection in Latin America and the Caribbean, thus limiting the possibilities for greater equity and social justice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,021
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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