Les dépenses en santé du gouvernement du Québec, 2013-2030: projections et déterminants
Notice bibliographique
Résumé
Les données de l'Institut canadien d'information en santé (ICIS) et le modèle de micro-simulation dynamique de SIMUL permettent à la fois de projeter les dépenses en santé du Québec jusqu'en 2030 et d'en évaluer l'importance par rapport au PIB et aux revenus de l'État. Un scénario plausible prévoit que les dépenses publiques en santé augmenteront de 31,3 G$ à 61,1 G$ de 2013 à 2030, passant de 8,4 % à 13,5 % du PIB et de 42,9 % à 68,9 % des revenus totaux du gouvernement du Québec. De cette croissance de 29,8 milliards des dépenses publiques en santé, environ 12,3 G$ proviendra des effets du vieillissement de la population, 3,8 G$ sera dû à l'accroissement de la population par l'effet de l'immigration, et 18,2 G$ proviendra de la croissance des coûts structurels des soins de santé. Pour maintenir constante la part des dépenses en santé, il faudrait sous ce scénario augmenter de 60 % tous les impôts et toutes les taxes du gouvernement du Québec et ce, tout en supposant que l'assiette fiscale n'en soit pas affectée.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».