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Enregistrement W7029643646

Les défis de la cybersanté : la perception du risque en matière de développement et de gestion des dossiers électroniques des patients dans le système de santé au Québec

2023· other· fr· W7029643646 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2023
Typeother
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueInterdisciplinary Studies: Technology, Society, and Humanities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsContext (archaeology)ForgeSocial impact
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En introduisant les technologies de l’information et de la communication au secteur de la santé, le Québec s’est heurté à des enjeux de gouvernance à travers sa tentative de conjuguer les risques technologiques et les ambitions de la cybersanté. Le processus d’informatisation des dossiers médicaux, négocié par une variété d’acteurs collectifs depuis près de 30 ans, s’est soldé par une disjonction des composantes de l’écosystème numérique que l’on tente toujours aujourd’hui de pallier. Cherchant à expliquer les conflits sociaux dans le cadre de l’élaboration des politiques publiques, la théorie culturelle du risque soutient que les différences quant à la perception du risque sont interprétables à la lumière du mode d’organisation et de fonctionnement des groupes d’acteurs en présence, soit leurs cultures politiques. 
\n
\nPour tenter d’éclairer les problèmes liés au processus de développement des dossiers électroniques et de contribuer à l’avancement des initiatives en cybersanté, ce mémoire propose une analyse culturelle de groupes d’acteurs impliqués dans la réalisation des politiques publiques dans le secteur de la santé au Québec. En relevant leur attachement à une culture politique spécifique, nous avons pu déterminer son influence sur la perception du risque des acteurs face au développement et à la gestion des dossiers électroniques des patients dans le système de santé au Québec.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Qualitatiflow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,001
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
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Qualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Autre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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