National health policy 2017: Can it lead to achievement of sustainable development goals?
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable Development Goals (SDGs) benefited through the valuable lessons learned from Millennium Development Goals (MDGs) by forwarding the unfinished agenda of MDGs from 2015 onwards. India has also made tremendous improvements during implementations in concurrence with the MDGs, yet lacks in various fields. In 2017 National Health Policy (NHP 2017) was launched by Government of India (GOI) replacing National Health Policy 2002. There is much positive step forward in NHP 2017, but in combination with inadequacies regarding approaches to many key objectives necessary policy corollaries are much needed; otherwise many goals will remain unattainable. This new health policy will help keep improving the maternal and child health but still is unspecific about ‘Health as a fundamental right’ and many burning issues including, the emerging problems of non communicable diseases (NCD), violence on women, sanitation and most importantly ignoring the dire need of long term financial vision of primary health care as well as public health sector in the country.
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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 | 0,042 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,019 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,009 |
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 ».