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Enregistrement W6949555609 · doi:10.5281/zenodo.15210540

"Partners in Progress, Champions of Health."

2025· article· en· W6949555609 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHistory of Computing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careHealth policyGovernment (linguistics)WorkforceGlobal healthHRHISInternational healthDeveloping countryHealthcare system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The structure, financing, accessibility, and effectiveness of healthcare systems worldwide vary greatly. The World Health Organization (WHO), as the leading international health authority, plays a central role in monitoring, evaluating, and guiding the development of national health systems. Through initiatives such as the World Health Report, the Universal Health Coverage (UHC) monitoring framework, and the Global Health Observatory, WHO provides data-driven insights to help countries improve health outcomes and system performance. The WHO identifies four main models of healthcare systems: 1. Beveridge Model – Provided and funded by the government (for instance, Sweden and the United Kingdom). 2. Bismarck Model: Non-profit insurance providers (e.g., Germany, France) are paid for by employer and employee contributions. 3. National Health Insurance Model – Combines elements of Beveridge and Bismarck, typically with a single government-run insurance system (e.g., Canada, South Korea). 4. Out-of-Pocket Model: Systems that are largely privatized and in which individuals directly pay for services (such as in some developing and low-income nations). The WHO emphasizes the significance of "Universal Health Coverage" (UHC), which is defined as ensuring that everyone has access to the medical care they require without incurring financial hardship. Countries are assessed based on indicators such as service coverage, financial protection, equity, efficiency, quality of care, and health workforce capacity. Numerous nations are implementing reforms to address common challenges, including: - Rising healthcare cost - Populations ageing - The burden of noncommunicable diseases - Health inequities- Shortages in health workers and infrastructure Through its technical assistance and policy recommendations, WHO supports countries in strengthening health system governance, improving access to essential medicines and technologies, and investing in public health and primary care. In addition, the World Health Organization (WHO) has emphasized the importance of resilient, well-funded, and inclusive health systems in response to global crises like the COVID-19 pandemic. This comparative overview reflects WHO’s commitment to promoting health equity, global solidarity, and sustainable development through stronger health systems. It highlights both the diversity and interconnectedness of healthcare models, and the shared responsibility of nations to achieve Health for all.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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