NEW STRATEGIES for RURAL CARE
Notice bibliographique
Résumé
For people in urban America, rural life can be hard to imagine. What is a quick walk around the block for milk in New York City can be a 15-mile drive in many parts of the country. A short ride to the doctor’s office in Los Angeles can be a round trip that takes an entire day for people in small towns, assuming that they have a car—and a doctor. A W.K. Kellogg Foundation study revealed that misconceptions and contradictory views about rural America are widespread: [R]ural life represents traditional American values but is behind the times; rural life is more relaxed and slower than city life, but harder and more grueling; rural life is friendly, but intolerant of outsiders and differences; and rural life is richer in community life, but epitomized by individuals struggling independently to make ends meet.1 Beyond the clichés is a rural America that is unique, diverse, com-plex—and too often fraught with health disparities. Of 41 million unin-sured Americans, about 20 percent are rural residents. Nearly one-half of rural residents suffer from a major chronic illness, yet rural residents average fewer medical appointments than people in urban areas.5,6 Health care provider shortages in rural areas extend to most medical disciplines, including dentistry.7,8,9 Even when services are available, people face distance- and time-related barriers to accessing care. Visit us online at www.hrsa.gov Only 10 percent of physicians practice in rural America, although 22 percent of Americans live there.2 Rural people living with HIV/AIDS are less likely than their urban counter parts to receive highly active antiretroviral therapy, or HAART, and 66 percent of rural residents on HAART travel to urban areas to receive care.3 Rural Americans are more likely than non-rural Americans to live below the Federal Poverty Level.4
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,106 | 0,018 |
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 ».