Notice bibliographique
Résumé
The modern health care system encounters new challenges, among which is fast-rising mental health problems. Evidence points to the increase in mental health conditions being driven not only by growing awareness, but also a substantial rise in the underlying prevalence. As a result, deft responses from the health care system are imperative. To address the growing burden from conditions that require early interventions and long-term management, such as mental health disorders, the system requires innovative solutions in health care delivery and provider payment. This thesis presents three chapters discussing various aspects of health care reforms, from the social change propelling rising mental health needs to the innovative team-based care delivery model, and concerns in the existing provider payment models, in particular relating to the physician gender pay gap. Chapter 1 investigates the extent to which social media are harmful for teenagers, leveraging rich administrative data from the Canadian province of British Columbia and quasi-experimental variation related to the introduction of wireless internet there. I find that high-speed wireless internet significantly increased teen girls’ severe mental health diagnoses – by 90% – relative to teen boys over the period when visual social media became dominant in teenage internet use. Chapter 2 assesses the efficacy of Ontario’s team-based care policy Family Health Teams. I find FHTs improved overall primary care quality, significantly reducing emergency room. I find evidence of an adjustment in mental health care provision: while early-wave FHTs substituted social workers for physicians, yielding no change in quality, later-wave FHTs saw significant quality improvements, with physicians and social workers collaborating. Chapter 3 explores the roles of selection and practice style in driving the well documented physician gender pay gap. I leverage rich administrative health care data from Ontario along with a quasi-experiment that randomly assigns physicians in emergency departments based on exogenous physician availabilities. I find that selection of female physicians to lower-paying shifts leads to a 5% gap in male and female physicians’ per-visit pay. Female physicians also spend around 10% more time on each visit, resulting in lower hourly wages.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,003 |
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 ».