Разходи за здравеопазване в условия на криза
Notice bibliographique
Résumé
Разходването на финансовия ресурс в публичния сектор е сериозно предизвикателство за всяко правителство. Съществена част от него са разходите за здравеопазване. Здравеопазването и образованието са двата стълба, стоящи в ос- новата на съвременния просперитет. От средата на 20-и век разходите за здравна помощ нарастват постоянно. Интерес представлява дали тази тенденция се е запазила и след началото на кризата от 2007-2008 г. Анализирани са разходите за здравни услуги на страните от Г-7 и няколко страни извън Г-7. Обзорът показа, че въпреки затрудненията, които изпитват, всички държави увеличават своите разходи за здравеопазване. Това показва осъзнаване на важността и необходимостта от развитието на сектора. С най-добри показатели са САЩ, Канада и Япония, а с най- влошени Мексико, Китай и Индия. Въпреки големите си претенции страни като Китай и Индия си остават бедни и недоразвити, факт подкрепян от най-показателния индикатор като БВП на глава от населението Healthcare Expenditure in Times of Crisis Spending of financial resources in the public sector is a major challenge for any government. Mainly part of it is a healthcare expenditure. Health and education are the base of today’s prosperity. The cost of healthcare is rising permanently since the middle 20th century. The question is whether this trend has been continued after the crisis of 2007-2008. We analyzed the cost of health services between the G-7 and several developing countries. The review showed that all countries increase their health care costs despite. Countries like USA, Canada and Japan have good results whereas Mexico, China and India are with the worst indicators. Despite the ambitions and claims for progress China and India remain poor and undeveloped, a fact supported by most significant indicator such as GDP per capita.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,042 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,108 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».