Notice bibliographique
Résumé
At present, the professional skills of the historian are rarely relied upon when health policies are being formulated. There are numerous reasons for this, one of which is the natural desire of decision-makers to break with the past when enacting big bang policy change. This article identifies the strengths professional historians bring to bear on policy development using the establishment and subsequent reform of universal health coverage as an example. Historians provide pertinent and historically informed context; isolate the forces that have historically allowed for major reform; and separate the truly novel reforms from those attempted or implemented in the past. In addition, the historian's use of primary sources allows potentially new and highly salient facts to guide the framing of the policy problem and its solution. This paper argues that historians are critical for constructing a viable narrative of the establishment and evolution of universal health coverage policies. The lack of this narrative makes it difficult to achieve an accurate assessment of systemic gaps in coverage and access, and the design or redesign of universal health coverage that can successfully close these gaps.
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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 | 0,019 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,024 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,047 | 0,043 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».