MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3124958232 · doi:10.11575/sppp.v5i0.42392

How You Pay Determines What You Get: Alternative Financing Options as a Determinant of Publicly Funded Health Care in Canada

2017· article· en· W3124958232 sur OpenAlexaffabout
Ronald D. Kneebone

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careHealth care financingActuarial scienceBusinessFinancePublic economicsEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Canadian returning home from a visit to a physician has no idea of the cost of providing the service just received. This is true for two reasons. One is because he or she does not receive a bill to pay. The other reason has to do the myriad of ways provincial governments fund the provision of health care. Health care is financed by a wide variety of types of taxation, by intergovernmental transfers determined by opaque and changing rules, by borrowing against future taxes and by drawing down savings. Confusion over how health care is funded creates a fiscal illusion that it is cheaper than it really is; a fiscal illusion that grows larger the less provincial governments rely on taxing individuals. In this paper it is shown that when provincial health spending is financed in ways other than taxation, it grows two to three times more quickly than it would have otherwise. From 2001-2008 alone, these distortions amounted to $6.75 billion at the national level, draining funds from other government services many of which have been shown to keep Canadians healthier and so reduce their demand for health care. Simply put, when Canadians are clear about the true cost of health care they more effectively play the traditional role of consumers by guarding against waste and inefficiency and so contribute to a more efficient and effective publicly-funded health care system.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0090,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)Même sujetCanadian Policy and GovernanceTravaux en français237 207