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Enregistrement W2039349645 · doi:10.3166/rig.24.7-36

Accessibilité aux services de santé dans la région du Haut-Plateau Central en Haïti. Application d’un modèle de localisation-affectation opérationnalisé dans un SIG

2014· article· fr· W2039349645 sur OpenAlexaff
Domnique Mathon, Philippe Apparicio, Anne‐Marie Séguin

Notice bibliographique

RevueRevue internationale de géomatique · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Identity, and Health
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de cet article est d’explorer l’utilisation combinée d’un modèle de localisation-affectation et du two-step floating catchment area et intégrée dans un SIG pour évaluer l’accessibilité aux services et équipements de santé dans les communes de Hinche et Thomassique de la région du Haut-Plateau Central en Haïti. Plusieurs études empiriques ont utilisé ces modèles soit pour évaluer la localisation des équipements de santé, soit pour améliorer l’accessibilité spatiale, soit à des fins de planification dans les pays en développement. À notre connaissance, aucune étude ne combine cependant ces modèles de localisation-affectation aux mesures d’accessibilité spatial et peu d’études ont mis en œuvre les modèles de localisation-affectation dans les SIG. Notre recherche repose sur une méthodologie qui cherche à montrer la complémentarité des mesures d’accessibilité et des modèles de localisation-affectation. Elle illustre l’intérêt et l’importance d’une telle démarche pour la planification et l’aménagement du territoire dans les pays en développement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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