La couverture santé universelle dans les pays à revenus faibles et intermédiaires : analyses économiques
Bibliographic record
Abstract
Les pays à revenus faibles et intermédiaires sont confrontés à des besoins de financement élevés pour assurer une couverture santé universelle (CSU) permettant à chacun d’avoir accès à des services de santé de qualité sans encourir de difficultés financières. Cet article tente de montrer comment l’analyse économique peut être mobilisée pour identifier des stratégies utiles pour tendre vers la CSU. Trois axes complémentaires où l’analyse économique a une plus-value sont présentés : i) la mobilisation des ressources et l’équité verticale ; ii) l’amélioration de l’efficacité dans l’allocation des ressources et l’équité horizontale ; iii) la gestion opérationnelle des ressources, en particulier à travers le financement basé sur les résultats (efficience). Pour chacun, nous présentons un bref état des lieux des connaissances et évoquons quelques perspectives de recherche. Classifications JEL : I1, O23, A12, A13, D610, D630, H2
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".