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Enregistrement W249552551 · doi:10.4000/tem.852

Concentration des services de santé, contraintes de mobilité et difficultés d’accès aux soins dans la métropole d’Oran

2007· article· fr· W249552551 sur OpenAlexaff
Fafa Rebouha

Notice bibliographique

RevueTerritoire en mouvement · 2007
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensAssociation Québécoise des Enseignantes et des Enseignants du Primaire
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceMetropolitan areaMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objet de ce travail, basé sur une approche quantitative et qualitative, est d’analyser les conditions d’accès des populations démunies aux soins dans la métropole d’Oran. Mieux connaître les inégalités sociales et spatiales d’accès aux soins peut contribuer au développement durable du territoire urbain en offrant de meilleures conditions de vie à chacun. Dans cet objectif, il s’agit en premier lieu de présenter les caractéristiques de l’offre sanitaire dans la wilaya d’Oran selon les statistiques de 2006. Cette analyse met en évidence, d’un côté, les fortes inégalités de répartition spatiale des infrastructures de santé et, d’un autre côté, le déficit en termes de personnel médical spécialisé. En deuxième lieu, une approche qualitative fondée sur les entretiens semi-directifs a permis de comprendre les difficultés d’accès aux soins pour la population pauvre des quartiers périurbains défavorisés. A partir de cette enquête qualitative, certaines causes et certains effets de la situation sanitaire des habitants les plus démunis ressortent, de même que les souffrances vécues : fréquence des problèmes de santé ressentis, accès aux soins limité aux cas les plus urgents à la fois du fait des coûts élevés des consultations, des médicaments, des courses en transport collectif et de l’éloignement rendant particulièrement pénibles et difficiles les trajets pour les personnes à la santé fragile.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,394 · 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'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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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