Pour un modèle de prévision de la main-d’oeuvre médicale au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Planifier la main-d’oeuvre consiste essentiellement à chercher à harmoniser les effectifs nécessaires et les effectifs disponibles. Dans ce texte, l’auteur, s’intéressant aux effectifs disponibles, expose les principaux éléments d’un modelé de prévision des effectifs médicaux, tel que conçu pour les besoins de planification du Service de planification et développement de la main-d’oeuvre du ministère des Affaires sociales. L’auteur montre tout d'abord comment les deux types d’effectifs sont, à l’intérieur même du système de planification de la main-d’oeuvre, à la fois indépendantes et interdépendantes. Il présente ensuite les paramètres et les cellules qui caractérisent les principaux modules du modèle dit « primaire » : effectifs en place, effectifs en formation et mobilité. Il termine enfin en apportant quelques exemples d’application : prévision des besoins en postes d’internes et de résidents en médecine, évolution du rapport omnipraticiens/spécialistes, féminisation des effectifs médicaux, impact de la baisse des admissions en médecine et surplus et pénuries de médecins.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,002 |
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 ».