L’expérience d’une visite chez le médecin de famille par des francophones de 35 ans et plus, résidents du nord de l’Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Les francophones du nord de l’Ontario sont une minorité linguistique qui se trouve en moins bonne santé comparativement à la population ontarienne. L’amélioration des soins de santé pour ces francophones demande une meilleure compréhension des services offerts par les médecins de famille et une meilleure compréhension des enjeux linguistiques entre patient et médecin. Une approche phénoménologique, centrée sur l’expérience du patient, guidée par le cadre méthodologique de l’« Experience Based Design » permet de comprendre l’expérience de soins de santé chez le médecin de famille pour des francophones de 35 ans et plus, résidents de régions urbaines et rurales du nord de l’Ontario. Les émotions des participants définissent les 16 points critiques de l’expérience d’une visite chez son médecin de famille. L’expérience selon la dimension de la (discordance)concordance linguistique est caractérisée par des sentiments d’(in)confort, d’(in)accessibilité), d’(in)sécurité et d’(in)aptitude des patients, des thématiques qui informent les priorités d’actions pour l’amélioration des services en santé en Ontario.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».