Health, economic growth, and Gini index in North America using a panel model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of this paper is assessed the nexus among health status, economic growth, and the Gini index in North America and its countries using a panel model. Materials and Method: The materials consist of annual data regarding life expectancy, government health expenditure as percentage of the gross domestic product, Gini index, and gross domestic product at constant 2015 US$ for the period 2000-2019. The method applies a panel model for North America and its three countries: Canada, Mexico and The United States. North America diversity treatment among countries is dealt with fixed and random effects. Results: North America inhabitants health status are negatively influenced by an increasing income inequality, and a reduction on economic growth. The country that expends more in health care is The United States, follow by Canada and Mexico. The biggest reduction on life expectancy from an increase in income inequality is in The United States, followed by Canada and Mexico. Life expectancy increases when Canada and The United States experience economic growth. The countries with inarticulate health policy responses to an increase in income inequality are first Mexico followed by The United States. Conclusions: In North America and its countries an increasing income inequality reduces life expectancy, and government health expenditure. Economic growth benefits life expectancy and government health expenditure. Health status seems to improve with a reduction in income inequality and a greater public health expenditure. Therefore, policies that increases income inequality and reduces public health expenditure seems to be advocates of a reduction: in health status, population welfare and economic growth.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 découle