Facteurs clés d’une démarche d’amélioration continuedurable dans les établissements de santé du Québec
Notice bibliographique
Résumé
Je tiens premièrement à remercier mes directeurs de recherche : Martin Trépanier pour l'encadrement dans le processus de rédaction du mémoire et Samuel Bassetto pour l'enthousiasme face au projet actuel et aux opportunités futures.J'aimerais ensuite remercier le personnel du CHUM et de l'équipe de la DSAT, tout particulièrement Pascal Beauchamp, responsable du projet 5S, qui m'a appris à être patiente face au système actuel de la santé et l'importance de remettre un travail rigoureux.Merci également à Thibaud Jezequel-Bréard pour l'intérêt pour le projet et les outils développés.Merci à Jean-François Verrault-Fortin pour m'avoir présenté un tout nouveau projet à la suite de la mise en veille du premier.Ce mémoire aurait été très différent sans l'aide de Michèle Desrosiers de Raymond Chabot Grant Thornton.Merci de m'avoir guidée vers des ouvrages spécialisés et des rencontres fructueuses.Merci également à votre entreprise pour m'avoir supportée financièrement par l'entremise d'une bourse MITACS ACCELERATION.Finalement, merci énormément à mes amis, mes collègues de Polytechnique et ma famille pour m'avoir supportée tout au long de ce parcours parfois sinueux et quelquefois rempli de doutes.Aujourd'hui, je suis plus que reconnaissante de vous avoir eus à mes côtés.v
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».