Notice bibliographique
Résumé
According to the Worldometers website (1), the world population is approaching 7.5 billion and annual births are exceeding deaths by about two to one. This expansion in population has been dramatic. The global population grew from 1.65 to 6 billion during the 20th century. Population changes on this scale, coupled with similarly dramatic changes in longevity, have profound implications for individuals, societies and our world. It represents a wonderful achievement by past generations, gifted to both ours and future generations as new challenges and opportunities. There is no doubt that there is much to do – and no easy or quick fixes – as we transition to larger and older populations. Healthcare is but one issue. High income countries are seeking solutions to largely fixed retirement ages and to health and social care systems that are currently inefficiently and ineffectively configured. The impact of population aging on healthcare expenditure varies between countries: age-related increases are much higher in Canada and the United States, much lower in Spain and Sweden (2). These variations reflect different provider systems and incentives but give confidence that some traction might be possible through an age-focused strategic response. A largely unacknowledged consequence of existing service configurations in high income countries is the considerable and widening inequality in health experience in later life (3). There is, in effect, a structural conveyor that produces unhealthy aging, causes unnecessary distress for individuals and families and causes excessive expenditure for healthcare funders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 tête enseignante, 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 ».