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Enregistrement W2116196895 · doi:10.7202/1033194ar

Facteurs favorisant l’offre de services de santé en français : études de cas en milieu hospitalier anglophone

2015· article· fr· W2116196895 sur OpenAlexaffvenue
Boniface Bahi, Éric Forgues

Notice bibliographique

RevueMinorités linguistiques et société · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensUniversité de MonctonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesFrenchArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Par une approche à la fois qualitative et quantitative, la présente étude analyse les modalités de prise en compte de la langue dans l’organisation des services de santé au sein des établissements majoritairement anglophones, de même que les possibilités favorables à l’offre de services de santé en français en milieu minoritaire francophone. L’examen des facteurs favorisant l’offre de services de santé en français en milieu minoritaire francophone porte sur les dimensions organisationnelles (internales) et sur les dimensions environnementales (externales) du milieu hospitalier. Ces possibilités et ces facteurs favorables ont trait notamment à la volonté de l’administration et des professionnels de la santé des établissements hospitaliers, au renforcement et à la mise en valeur du bilinguisme dans la gestion des services, mais aussi à l’émergence aussi bien d’une demande active de services en français que d’une volonté politique, juridique et réglementaire des autorités gouvernementales.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,398 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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