Bibliographic record
Abstract
"A pesar de la vasta literatura empírica, no se alcanzó un consenso respecto de los efectos en la salud derivados de la desigualdad en el ingreso. Este estudio se suma a los debates en curso y analiza la solidez de la relación entre la desigualdad del ingreso y la salud de la población en la Argentina, valiéndose de cinco índices diferentes para medir la desigualdad en el ingreso (cada uno de ellos, sensible a las desigualdades en las distintas partes del espectro del ingreso) y cinco mediciones de la salud de la población. Este trabajo está basado en la Encuesta de Condiciones de Vida (Argentina, 2001) y en las tasas provinciales de la esperanza de vida femenina y masculina, y la mortalidad infantil. El análisis muestra que la esperanza de vida se correlaciona en la dirección esperada con la desigualdad en el ingreso a nivel provincial (operacionalizada como el coeficiente de Gini) para hombres (r= -0,55, p < 0,01) y para mujeres (r= -0,61, p < 0,01). Sin embargo esta asociación no es sólida en los cinco índices de desigualdad en el ingreso. Por el contrario, la mortalidad infantil, la autopercepción del estado de salud y la limitación de la actividad informada por los individuos no se correlacionan con ninguno de los índices de desigualdad en el ingreso. Este artículo agrega mayor complejidad al estudio de los efectos en la salud derivados de la desigualdad en el ingreso y destaca laimportancia de los efectos de las definiciones operacionales."
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".