Notice bibliographique
Résumé
[Abstract] In America today, many go without proper healthcare treatment due to rising healthcare costs. In this essay, I argue that corporate America and the politicians they own are not only igniting rising healthcare costs but are also reaping the benefits, at the literal expense of American lives. In today’s political realm, the topic of healthcare comes up often with different perspectives. However, oftentimes a whole story is not told with regards to cost, who’s affected, and solutions that could be used to work on solving this crisis in America. In this paper, I argue that the costs of healthcare are too high due to administrative costs, costs of pharmaceuticals, and the corruption that exists on the federal level which allows both of these issues to plague America. In order to remedy these issues, I argue for a single-payer healthcare system. This system would work to decrease healthcare costs, provide coverage for more Americans, and save the American Government money in the long-run. While most critique this idea to solve the health crisis in America, stating it will be too expensive and offer little change. However, these have been unfounded in both studies and cases that have single-payer systems around the world. In this essay, I often reference Canada not only due to their close proximity but because they used to face these same healthcare issues America faced in the 1960’s. This paper hopes to better explain the rising costs of healthcare, how they affect Americans, and why it is so important we deal with the issue before costs become too high.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».