Bibliographic record
Abstract
Aucun des pays d’Amérique latine n’a pas pu mettre en place des systèmes de santé pleinement universels, égalitaires et efficaces, bien que l’Uruguay et le Costa Rica se soient probablement rapprochés le plus de cet objectif. La pandémie que le monde traverse actuellement a mis à rude épreuve tous les systèmes de santé du continent ; une situation exceptionnelle qui nous permet de comparer leurs performances et leur résilience. Il est clair que certains pays ont mieux résisté à la crise que d’autres en partie en raison de l’état des services de santé eux-mêmes, mais aussi de l’approche adoptée par les différents gouvernements pour faire face à l’épidémie. J’analyserai trois aspects: 1. Les trajectoires spécifiques des différents systèmes de santé, et plus particulièrement les changements qu’ils ont subis depuis le début du boom des matières premières et l’arrivée au pouvoir de coalitions redistributives dans certains pays; 2. Les caractéristiques spécifiques des différents organisations de santé en termes de couverture, de structure, d’investissement, d’infrastructure et de performance historique; et 3. La performance des divers régimes de santé pendant la pandémie.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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".