An Analysis of the Health Performance of G7 Countries: An Application Using the LPI-HI-Based DNMA Method
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The purpose of this study is to analyze the health performance of G7 countries. Materials and Methods: In the study, the health performances of G7 countries were measured using the most recent and up-to-date 2023 Legatum Prosperity Index-Health Indicator (LPI-HI) data and the LPI-HI-based DNMA multi-criteria decision-making method (MCDM). Results: The health performance rankings of the countries, based on the LPI-HI-based DNMA method, have been identified as France, UK, Canada, Italy, USA, Germany, and Japan. It was also observed that only France and the UK have health performances exceeding the average performance value. Additionally, according to the sensitivity analysis of the LPI-HI based DNMA MCDM method, it was found to be sensitive; according to the comparative analysis, it was credible and reliable; and according to the simulation analysis, it was robust and stable. Conclusion: It is believed that Canada, Italy, the USA, Germany, and Japan, which have health performances below the average value, need to improve their health performance to contribute more significantly to the global economy. Methodologically, the sensitivity, comparative, and simulation analysis results indicate that the health performances of G7 countries can be measured using the 2023 LPI-HI criteria with the LPI-HI-based DNMA method.
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 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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».