La rétention des médecins en milieu rural ou en région éloignée : synthèse d'une recension sélective des écrits (Australie, Canada, États-Unis)
Notice bibliographique
Résumé
La présente synthèse a été produite à partir de vingt-deux des quarante-quatre articles \ntraitant de la rétention des médecins en milieu rural ou en région éloignée que nous avons \nrepérés dans la littérature et qui ont été publiés au cours des dix dernières années en \nAustralie, au Canada et aux États-Unis. Les articles sélectionnés l'ont été, soit parce qu'ils \nconstituaient eux-mêmes des synthèses récentes sur la question, soit parce qu'ils étaient \nsouvent cités, soit encore parce qu'ils utilisaient une méthodologie qualitative ou en \ndéfendaient la pertinence pour l'étude des conditions de la rétention des médecins. \nEssentiellement, deux aspects sont traités dans ce texte : ce que révèlent les études sur la \nrétention· des médecins en milieu rural (Australie, États-Unis et Canada) et l'intérêt de la \nnotion d'intégration pour en déterminer les facteurs et comprendre les circonstances. Mais il \nimporte d'abord de situer la question de la rétention dans le contexte des études touchant \nau problème de la répartition territoriale des médecins en régions rurales ou éloignées.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».