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Enregistrement W2771114182 · doi:10.1177/0020731418779954

Social and Economic Policies Matter for Health Equity: Conclusions of the SOPHIE Project

2018· article· en· W2771114182 sur OpenAlexaff
Davide Malmusi, Carles Muntaner, Carme Borrell, Marc Suhrcke, Patricia O’Campo, Mireia Julià, Giulia Melis, Laia Palència, Lucia Bosáková, Veronica Toffolutti, Amaia Bacigalupe, Christiane Mitchell, Alix Freiler, Christophe Vanroelen, Gemma Tarafa, Laia Ollé‐Espluga, Esther Sánchez, Lucı́a Artazcoz, Stig Vinberg, Joan Benach, Elena Gelormino, Matteo Tabasso, Anton E. Kunst, Giuseppe Costa, Lluís Camprubí, Fernando Dı́az, María Salvador, Emma Hagqvist, Vanessa Puig‐Barrachina, Glòria Pérez, Dagmar Dzúrová, Andrej Belák

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Services · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSeventh Framework Programme
Mots-clésHealth equityEquity (law)InequalitySocioeconomic statusImmigrationSocial determinants of healthHealth policySocial equalityEconomic growthSocial policyPolitical sciencePopulationPublic economicsEconomicsSociologyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2011, the SOPHIE project has accumulated evidence regarding the influence of social and economic policies on population health levels, as well as on health inequalities according to socioeconomic position, gender, and immigrant status. Through comparative analyses and evaluation case studies across Europe, SOPHIE has shown how these health inequalities vary according to contexts in macroeconomics, social protection, labor market, built environment, housing, gender equity, and immigrant integration and may be reduced by equity-oriented policies in these fields. These studies can help public health and social justice advocates to build a strong case for fairer social and economic policies that will lead to the reduction of health inequalities that most governments have included among their policy goals. In this article, we summarize the main findings and policy implications of the SOPHIE project and the lessons learned on civil society participation in research and results communication.

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 enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,826

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,427 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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