Os regimes de Welfare de Esping-Andersen e sua demonstração no cotidiano de EUA, Canadá, França, Inglaterra, Cuba e Irlanda - Uma análise de Sicko e Inside I'm dancing: Esping-Andersen's Welfare regimes and their demonstration in the daily lives of the USA, Canada, France, England, Cuba and Ireland - An analysis by Sicko and Inside I'm dancing
Notice bibliographique
Résumé
O objetivo deste artigo e apresentar as caracteristicas de atendimento de varias redes de protecao social em diversos paises (Canada, Reino Unido, Franca, Cuba, Irlanda e EUA) bem como urn comparativo, corn foco principal na atencao a satide e no bem-estar social que tais redes proporcionam. Tal analise e feita a partir de duas obras cinematograficas: um documentario e urn drama. 0 documentario trata-se do polemic° SOS Saude de Michael Moore, obra focada na critica de os EUA serem o imico pais do ocidente a Waco possuir um sistema de saúde universal. 0Odrama, por sua vez, trata-se do filme "Os melhores dias de nossas vidas" de Damien O'Donnel, que conta a historia de dois deficientes fisicos irlandeses e as dificuldades que enfrentam em seu dia-a-dia. A partir dos detalhes apresentados nestas obras e atraves de pesquisa a literatura sobre Estado de Bem-Estar Social faz-se entao uma exposicao destes modelos, bem como uma analise comparativa.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,020 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».