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Record W2083485202 · doi:10.3917/risa.721.0011

Les réformes des soins de santé axées sur le marché en Europe centrale et orientale: Leçons après dix ans de changement

2006· article· fr· W2083485202 on OpenAlexaff
Juraj Nemec, Natalya Kolisnichenko

Bibliographic record

VenueRevue Internationale des Sciences Administratives · 2006
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsÉcole Nationale d'Administration Publique
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Après 1989, tous les pays d’Europe centrale et orientale (PECO) ont mis en œuvre de vastes réformes des soins de santé. Les changements varient d’un PECO à l’autre, en fonction surtout des conditions particulières présentes au début des processus et pendant ceux-ci. Il existe cependant certains points communs – essentiellement l’introduction de plusieurs instruments axés sur le marché, comme le remplacement des modèles généraux basés sur la taxation par la mise en place de systèmes de financement de l’assurance maladie, la privatisation et l’instauration des paiements privés et des tickets modérateurs. On attendait beaucoup de ces changements. Cependant, de récents éléments indiquent que la « marchéisation » des soins de santé n’a pas su répondre à un grand nombre d’attentes. Ces échecs confirment le fait que les processus de transformation dans les PECO ne peuvent pas reposer uniquement sur une simple transposition des bonnes pratiques occidentales. L’application réussie de nouvelles approches est subordonnée à une combinaison efficace d’expertise occidentale et locale ainsi qu’au respect de l’environnement local particulier. L’on doit pouvoir prédire (dans la mesure du possible) l’impact des nouveaux mécanismes dans des conditions transitoires particulières. L’incapacité à faire cela a coûté très chers aux citoyens de la région.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.448
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.282
GPT teacher head0.479
Teacher spread0.197 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2006
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