The Demand for Alternative Forms of Financing Universal Health Care in Canada: a Literature
Bibliographic record
Abstract
Le discours entourant le manque de durabilité du financement des soins de santé universels au Canada a mené de nombreux intervenants à évaluer le système actuel afin d’envisager d’autres formes de fi- nancement. Plusieurs modèles de financement des soins de santé ont été avancés, notamment les comptes d'épargne-santé (CES), une hausse d’impôt et des politiques visant à contrôler les facteurs de coûts spécifiques tels que l'inflation des prix des services médicaux et hospitaliers. Cet article s'adresse aux professionnels de la santé, aux chercheurs et aux décideurs politiques, et demande que l’on se montre plus sensible quant à l’évaluation des initiatives de réforme de la santé publique relatives aux options de financement alternatives des soins de santé universels. Cette potentielle réforme publique doit être considérée afin d’améliorer le coût et la prestation des services de santé. Des méthodes privées tendent à influencer négativement, en fin de compte, sur les déterminants de la santé des individus et des populations. Des stratégies alternatives de financement sont examinées dans cet article avec l’éva- luation de leurs avantages et de leurs limites, et des recommandations pour le système de soins de san-té du Canada. Mots-clés: la privatisation, la réforme des soins de santé, les modèles de financement alternatifs, le Canada, la durabilité, le financement de la santé.
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 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 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".