Federalismo y asistencia sanitaria: distribución de competencias y fianciación en Estados Unidos, Canadá y Alemania
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper is to analyze the decisión-making and financial repercussions that the introduction of healthcare has had in the federal states. For this, a historical analysis is made of three states with a long federal tradition, but of a different health system: USA, Canada and Germany. It will not be discussed here which of them is more efficient for the health coverage of citizens, but their competencies (what level of government assumes decisions) and financial (what level of government pays them), as well as the congruence between the two. From this analysis it can be seen that the incorporation of health care in federal structures meant not only a centralization of competencies, but also a restructuring of funding sources and spending. On the other hand, it is also observed that the financial capacity of the center and of the territories is what will determine its decision-making capacity, above, even, of the formal system of competence distribution. In fact, conflicts between the center and the territories in the comparative experience are born, not when it is decided outside the competence system, but when it is decided, but without granting sufficient resources. Hence, the configuration of the financing system of the territorial units of a federal State is fundamental for the distribution of competences in healthcare in practice.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 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) | 0,004 | 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 ».