Construyendo puentes entre investigación y políticas para la extensión de la protección social en salud en América Latina y el Caribe: una estrategia de cooperación conjunta
Bibliographic record
Abstract
La Organización Panamericana de la Salud (OPS) y el Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo de Canadá (IDRC) han promovido una iniciativa conjunta para el diseño, ejecución y evaluación de estrategias de extensión de la protección social en salud en América Latina y el Caribe. Esta propuesta se basó en una revisión previa de la investigación sobre reformas del sector salud y en las recomendaciones del Taller La Reforma del Sector Salud en las Américas: Fortaleciendo los Vínculos entre Investigación y Políticas (Montreal, Canadá, 2001). En su primera fase la iniciativa impulsó el desarrollo de propuestas sobre extensión de la protección social en salud que fueron elaboradas en forma conjunta por investigadores y tomadores de decisión. En la segunda fase se apoyó la implementación de cinco de estas propuestas con el propósito de promover el desarrollo de nuevas estrategias de protección social en salud y fomentar nuevos modelos de interacción entre actores. En este número de la revista se analizan los procesos de vinculación entre investigadores y tomadores de decisión en los cinco proyectos apoyados por esta iniciativa.
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 | 0.045 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.040 |
| Scholarly communication | 0.034 | 0.016 |
| Open science | 0.004 | 0.016 |
| Research integrity | 0.006 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".