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Enregistrement W4378832535 · doi:10.1016/j.healthpol.2023.104828

The 2022 restructure of Aotearoa New Zealand's health system: Will it succeed in advancing equity where others have failed?

2023· article· en· W4378832535 sur OpenAlexaff
Tim Tenbensel, Jacqueline Cumming, Esther Willing

Notice bibliographique

RevueHealth Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesEuropean Observatory on Health Systems and Policies
Mots-clésAotearoaTreaty of WaitangiEconomic growthWorkforceHealth policyPopulation healthHealth equityPopulationGovernment (linguistics)Equity (law)BusinessSocial determinants of healthContext (archaeology)IndigenousPolitical scienceHealth carePublic relationsMedicineEnvironmental healthGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aotearoa New Zealand has restructured its health system with the objective of addressing inequitable access to health services and inequitable health outcomes, particularly those affecting the indigenous Māori population. In July 2022, two new organisations were created to centralise planning, funding and provision responsibilities for publicly funded health services in Aotearoa New Zealand. Health New Zealand and the Māori Health Authority have been created to drive transformational change within the national health system and monitor and improve the health and wellbeing of Māori. At the local level, new Localities are to be formed with the aim of integrating services between government and non-government health and social services providers, while incorporating local Māori and local communities in co-design of services. These changes will be of interest to those in many other countries who are grappling with their own colonial histories and struggling to provide health services in ways that are equitable and contribute to positive health outcomes for their whole population. Although key aspects of the reforms are well supported within the health sector, the ambitious scope and timing of their introduction in the context of the COVID-19 pandemic and health workforce shortages can be expected to generate significant implementation challenges.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0110,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,429 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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