Towards a decision support tool in territorial engineering applied to the geolocation of health centers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dans une société occidentale vieillissante avec des personnes âgées grandes consommatrices de soins de santé et dont les coûts s’envolent d’année en année, les gestionnaires des politiques de santé doivent faire face à des défis contradictoires : comment offrir une protection de la santé à la pointe de la recherche pour tous, à un coût acceptable par chacun et supportable pour la collectivité. Une gestion trop rigoureuse se limitant à la seule comptabilité des dépenses de santé risquerait de nuire à la solidarité intergénérationnelle en sacrifiant sur l’hôtel de la rentabilité certaines populations vulnérables. Dans cet esprit, notre outil d’aide à la décision devrait permettre à nos décisionnaires et politiques de trouver des solutions alternatives pour rétablir une certaine équité, dans notre cas d’accessibilité aux soins, et ainsi garantir une justice sociale durable, liant de toute société développée. Nous avons testé notre outil sur deux territoires aux caractéristiques géographiques et démographiques très différentes, le département du Bas-Rhin situé à l’est de la France, densément peuplé, et la région administrative de l’Estrie, située au sud-est de la province du Québec au Canada, avec une densité de population nettement moindre. Notre outil n’est très certainement qu’une partie de la réponse aux enjeux de santé évoqués, mais son intérêt et son originalité résident aussi dans le fait qu’il peut être aisément transférable à d’autres milieux organisationnels.
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle