Sağlık Ekonomisi Perspektifinde Seçilmiş Ülkelerin Sağlık Göstergelerinin Değerlendirilmesi
Notice bibliographique
Résumé
Health economics is a science that examines the health structures of countries in economic terms. Health indicators, also, reveal both microeconomic and macroeconomic conditions of the health economy. The good health status of a country means gains in both social and economic terms for that country. On the other hand, economic development is reflected in health indicators. Important health indicators of G8 countries and developing countries Turkey, China and India are appear in the studuy. In this context, it is aimed to compare developing countries both among themselves and with developed countries. As a result of the evaluations, it has been observed that although Russia's health infrastructure is relatively good, it is close to developing countries in other health indicators. While it is seen that Japan has the best values in terms of health among all countries, the USA has become prominent in health expenditures. Turkey has progressed in the field of health, but this situation is progressing relatively slowly. Italy, Germany, France, Canada and England are similar in health status. China, on the other hand, is advancing rapidly in health indicators. The role of the public in health expenditures is relatively high in Turkey and Germany. It has been found that most developed countries exhibit more positive results in health indicators than developing countries.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 ».