Répartition géographique des médecins de famille : quelles solutions à un problème complexe ?
Notice bibliographique
Résumé
Objectif : dans cet article, nous nous intéressons à la question de la répartition géographique des médecins omnipraticiens, en focalisant sur les enjeux d’attraction. Méthodes : l’analyse repose sur une approche configurationnelle. Définie simplement, cette approche stipule que les impacts d’une intervention sont liés d’une part, à la cohérence interne entre les caractéristiques d’une intervention et d’autre part, à la cohérence qui existe entre cette intervention et son contexte. Une étude de cas longitudinale a été menée, correspondant à l’expérience du Québec sur 35 ans. Résultats : les mesures mobilisées ont surtout porté sur la formation, les incitatifs (positifs et négatifs), le support, et depuis 2004 une certaine forme de coercition. Notons que la sélection des candidatures à l’entrée en médecine en fonction de certaines variables individuelles susceptibles d’influencer le lieu de pratique, a été peu mise en œuvre. La combinaison des mesures gagne en efficacité à travers le temps : ces gains en efficacité sont interprétés en se référant à la cohérence interne des mesures et à la cohérence par rapport à l’environnement externe. Conclusion : les interventions favorables à une répartition équitable des effectifs ne sauraient se limiter à l’activation d’un levier donné et doivent être pensées comme des interventions complexes.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».