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Enregistrement W3081432483 · doi:10.34172/ijhpm.2020.157

Issue Competition and the Social Construction of Target Populations: Alternative Suggestions for the Study of the Influence of Populist Radical Right Parties on Health Policy and Health Outcomes Comment on "A Scoping Review of Populist Radical Right Parties’ Influence on Welfare Policy and its Implications for Population Health in Europe"

2020· letter· en· W3081432483 sur OpenAlexaff
Carole Clavier, Élisabeth Martin, France Gagnon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Policy and Management · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensUniversité TÉLUQUniversité LavalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsHealth policyEquity (law)PremiseRight to healthHealth carePublic economicsGovernment (linguistics)Political sciencePublic relationsPopulation healthSocial determinants of healthHealth equityWelfarePublic administrationLaw and economicsSociologyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rinaldi and Bekker ask whether populist radical right (PRR) parties have an influence on population health and health equity. The assumption is that this influence is negative, but mediated by political system characteristics. Starting from the authors' premise that the positions of PRR parties on welfare policies are a good proxy for health outcomes, we build on political science literature to suggest further avenues for research. The equivocal relationship between political parties and the ownership of specific healthcare, health insurance and public health issues invites studies that break down party positions relating to different health policy issues. As policy-makers use social representations of target populations to make policy decisions and anticipate the feedback these decisions might generate, it is worth studying how PRR parties influence societal, institutional and partisan perceptions of deserving and undeserving populations, even when they are not in government.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,155
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,155
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,024
Communication savante0,0080,018
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0510,037
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,387 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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