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Enregistrement W2264905148

Les dépenses en santé du gouvernement du Québec, 2013-2030: projections et déterminants

2013· preprint· fr· W2264905148 sur OpenAlexaboutno aff
Nicholas‐James Clavet, Jean‐Yves Duclos, Bernard Fortin, Steeve Marchand, Pierre‐Carl Michaud

Notice bibliographique

RevueÉrudit documents and data repository (Érudit Consortium, University of Montreal) · 2013
Typepreprint
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,304 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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