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"
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,054 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,024 |
| Communication savante | 0,008 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,051 | 0,037 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 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 ».