Публікаційна активність з проблем державної політики інтеграції національної системи охорони здоров’я в європейський медичний простір
Bibliographic record
Abstract
Проведений бібліометричний аналіз термінів «health care», «medical assistance», «medical services» та «public health» свідчить про інтенсивне зростання публікаційної активності, що зумовлене розвитком міжнародного наукового співробітництва, цифровізацією медицини та актуальними викликами у сфері громадського здоров’я. Особливо помітне посилення інтересу після 2020 року, коли наукові дослідження все частіше зосереджуються на питаннях державного регулювання, профілактики захворювань і стійкості медичних систем. Найвищу публікаційну активність демонструють США, Велика Британія, Китай, Індія, Канада та Австралія, які формують ядро міжнародного наукового співробітництва та задають провідні напрями досліджень. Європейські країни утворюють щільну мережу партнерств, тоді як держави Азії та Латинської Америки активно нарощують свій науковий потенціал. Отримані результати підтверджують, що охорона здоров’я нині розглядається як багаторівнева соціально-управлінська.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.013 |
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".