La compensation financière des victimes d’accidents transfusionnels
Notice bibliographique
Résumé
PRÉFACE 1 --  MESSAGES CLÉS 2 --  SYNTHÈSE 4 -- 1. CONTEXTE ET OBJECTIFS DE CE RAPPORT 5 -- 1.1. LE PRÉCÉDENT RAPPORT DU KCE (2010) 7 -- 1.2. LES OBJECTIFS DE CE RAPPORT 7 -- 1.3. MÉTHODE 8 -- 2. LES DISCRIMINATIONS POTENTIELLES 8 -- 2.1. DISCRIMINATION À L’ÉGARD DU TYPE DE PROBLÈME MÉDICAL PRIS EN CHARGE 8 -- 2.2. DISCRIMINATION PAR RAPPORT AU MOMENT DE LA CONTAMINATION 9 -- 2.3. DISCRIMINATION À L’ÉGARD DE LA VICTIME À INDEMNISER 10 -- 2.4. DISCRIMINATION PAR RAPPORT AU MODE DE COMPENSATION FINANCIÈRE 12 -- 2.5. NE PAS CRÉER UNE NOUVELLE DISCRIMINATION PAR MANQUE D’INFORMATION 12 -- 3. QUELQUES EXEMPLES ÉTRANGERS 13 -- 3.1. EN FRANCE 13 -- 3.2. EN SUÈDE 13 -- 3.3. EN ITALIE 13 -- 3.4. AU QUÉBEC 14 -- 3.5. EN ONTARIO 14 -- 4. VERS UN ÉLARGISSEMENT DES MISSIONS DU FAM 15 -- 5. LE COÛT DE LA NOUVELLE LOI 16 -- 5.1. PRÉAMBULE 16 -- 5.2. CHARGE FINANCIÈRE GLOBALE 17 --  RECOMMANDATIONS 18
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».