Building a digital republic to reduce health disparities and improve population health in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Income, schooling, and healthcare are key ingredients for health, but most government programs that are designed to provide these social benefits are difficult to access. While many Americans struggle to pay taxes, few understand how difficult it can be for needy Americans to enroll in public social benefits such as Temporary Assistance for Needy Families (one of many income support programs), Pell grants (one of many tuition assistance programs), or Medicaid (one of many public health insurance programs). Perhaps because such programs are difficult to enroll in, only a fraction of needy families receive the social benefits to which they are entitled. That percentage is smaller for those most in need (e.g., those with disabilities or caregiving responsibilities). In this editorial, we discuss a novel method for improving health while also improving privacy, reducing fraud, and improving data system compatibility. Specifically, we propose a digital identity card that allows for the creation of a “digital republic” in which enrollment in social benefits can be automated, and the benefits can be targeted to those most in need. While there are large potential population health and health disparities benefits that could arise from a digital republic, more empirical work is needed to understand the extent to which nations have benefited from digital identity programs in the past and the political economy associated with implementing such programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».