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Enregistrement W3122037682

The Role of Law in Public Health: The Case of Family Planning in the Philippines

2006· article· en· W3122037682 sur OpenAlexaff
Michelle M. Mello, Marcus Powlowski, Juan Ma. Pablo Nañagas, Thomas J. Bossert

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensThunder Bay Regional Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFamily planningGovernment (linguistics)Health lawPoliticsFamily lawBusinessOrder (exchange)Public healthPublic policyLawService delivery frameworkService (business)Public administrationEconomic growthPolitical scienceHealth policyHealth carePopulationEconomicsMedicineEnvironmental healthInternational healthResearch methodologyNursingMarketingFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compared to neighboring countries, the Philippines has high fertility rates and a low prevalence of modern-method contraception use. The Philippine government faces political and cultural barriers to addressing family planning needs, but also legal barriers erected by its own policies. We conducted a review of laws and policies relating to family planning in the Philippines in order to examine how the law may facilitate or constrain service provision. The methodology consisted of three phases. First, we collected and analyzed laws and regulations relating to the delivery of family planning services. Second, we conducted a qualitative interview study. Third, we synthesized findings to formulate policy recommendations. We present a conceptual model for understanding the impact of law on public health and discuss findings in relation to the roles of health care provider regulation, drug regulation, tax law, trade policies, insurance law, and other laws on access to modern-method contraceptives.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0260,036
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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