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Enregistrement W7096946409

1HORIZONS Project A Profile of Hispanic Elders

2015· article· en· W7096946409 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaQuarter (Canadian coin)CensusPopulationHealth careMedicaidAmerican Community SurveyHealth equity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Medicare program has largely achieved equal access to medical care services by elder and disabled Americans. The program’s significant contributions to eliminating disparities in access to medical care services for low income, black and Hispanic elders are often forgotten. Medicare is often the first and sometimes the only health insurance coverage that Latinos have ever had in their lives. Medicare provides health insurance coverage to about two mil-lion Latino elderly, about five percent of all elderly in America today. By 2025, the Census Bureau estimates that one in six elderly Americans will be Latino. Medicare’s almost universal coverage of elders has improved Latino access to medical treat-ment. Yet many Latinos have not taken full advantage of program benefits for a variety of reasons, including a lack of knowledge about the program, its benefits, and options for care delivery. In an effort to better inform Latino elders about Medicare, HCFA is engaged in a set of activi-ties to reach out to Latino beneficiaries to identify the issues they need to know about and to better supply them with information they require to use the program. This is the first in a series of reports using primarily the Current Population Survey of the continental United States aimed at understanding the target population for these communications efforts. Latinos reside throughout the United States but are highly concentrated in a few regions and major metropolitan areas. For example, almost a quarter of the entire Latino population lives in the Los Angeles metropolitan area. Other major metropolitan areas with high concentra-

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,009

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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