Los incentivos y actores de los Sistemas de Salud de Costa Rica Estados Unidos Canada Chile y Ecuador 2015
Bibliographic record
Abstract
Ante los diferentes sistemas de salud propuestos en cada pais surge la necesidad de analizar la participacion de cadauno de los elementos que lo componen Este analisis se realiza con el fin de identificar y analizar los actores queintervienen en los sistemas de salud especialmente el uso de incentivos y la relacion intersectorial que entre estosexiste Para ello se llevo a cabo un estudio cualitativo descriptivo mediante una revision bibliografica de los sistemas implementados en Costa Rica Estados Unidos Canada Chile y Ecuador Se tuvieron en cuenta dos factores el sistema de salud definido por la Organizacion Mundial de la Salud como la suma de todas las organizaciones instituciones y recursos empleados cuyo objetivo consiste en mejorar la salud El segundo los incentivos que brindan una motivacion a los trabajadores mejorando sus expectativas frente al trabajo y la manera de ejecutarlo favoreciendo el cumplimiento de metas establecidas por las empresas Como resultado se encontro que en los sistemas de salud expuestos si bien existen similitudes en relacion con su desarrollo e implementacion tambien hay profundas diferencias en especial en la participacion de actores publicos y privados Conclusion los incentivos existentes en los sistemas de salud estudiados no tienen un enfoque estrategico que articule a los actores en pro de la salud y el bienestar de la poblacion
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".