Bibliographic record
Abstract
David Green (2022) défend l’idée que les données de l’expérience MINCOME ne soutiennent pas l’affirmation selon laquelle un revenu annuel minimum garanti réduit le cout des soins de santé. Je maintiens les conclusions tirées dans mon article « The Town with No Poverty » (2011) : la MINCOME est corrélée avec une dominution importante des taux d’hospitalisation chez les sujets traités par rapport à leurs équivalents de contrôle. La critique de Green dépend fortement des données de 1974 et 1975, données biaisées par l’annonce anticipée de la MINCOME. Elle s’appuie également sur des présupposés implicites et discutables concernant le fonctionnement des hôpitaux, en particulier dans les régions rurales et éloignées du Canada, et l’influence des déterminants sociaux, notamment le revenu, sur les résultats en santé. Je fournis des données qui corroborent les choix analytiques et soutiennent la conclusion de mon article original.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".