State and Local Government Expenditures and Infant Mortality
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A previous study reported that increased state and local government expenditures were associated with decreased infant mortality rates (IMRs). However, reported estimates of the association between expenditures and IMR represented the degree to which the association changed each year, not the main effect. We reproduced the original results, reporting this main effect and replicated the analysis using improved methodology and updated data. METHODS: For the reproduction analysis, we used methods and data identical to the original study: A publicly-posted, state-level data set of expenditures from 2000 to 2014 US Census Bureau survey data linked to 2-year lagged IMR data with a random intercept model including an interaction between time and expenditures. For the replication analysis, we added 5 years of data and adjusted for fixed state differences and inflation. RESULTS: In the reproduction, the main effects of total, environmental, and educational expenditures on IMR were much larger than the interaction effects previously reported as the main effects. For example, a 1-SD increase in per-capita total expenditures was associated with a reduction of 0.35 infant deaths per 1000 live births instead of 0.02 deaths per 1000 live births originally reported. In the updated replication, the main effects were generally even larger (eg, -0.51 deaths per 1000 per SD increase in total expenditures). Increased total expenditures were associated with absolute but not relative reductions in Black-white IMR gaps. CONCLUSIONS: State and local government expenditures are associated with greater reductions in IMR than previously reported, underscoring the importance of continued public investment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».