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
Notice bibliographique
Résumé
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».