L’adaptation des services de santé à l’égard de personnes migrantes : cas des services infirmiers en première ligne
Bibliographic record
Abstract
Comment s’adaptent des organisations lorsqu’elles font face à des changements qui les dépassent? De cette question a émergé une recherche voulant comprendre comment et pourquoi des organisations de santé décident d’adapter (ou non) leurs services aux besoins et aux caractéristiques des populations migrantes accueillies sur leur territoire. Pour y répondre, cette thèse s’est intéressée à la gouvernance multiniveaux appliquée aux organisations de santé fournissant des services à des populations migrantes. Dans un contexte de régionalisation de l’immigration, la dynamique du processus migratoire est de mieux en mieux documentée, mais les capacités organisationnelles d’adaptation le sont beaucoup moins. Nous avons réalisé une étude de cas multiples à l’aide d’entrevues semi-directives auprès d’acteurs provenant de deux CSSS montéregiens (région au sud de Montréal, Québec) et des paliers locaux, régionaux et nationaux. Les résultats de cette étude ont permis (1) de mettre en évidence les différents acteurs impliqués dans ce processus d’adaptation, dont des acteurs de connectivité; (2) de cerner huit leviers d’action, divisés en trois catégories de leviers : administratif, émergent et d’habilitation. La possible imbrication de ces trois catégories de leviers facilite l’apparition de structures de connectivité, légitimant ainsi l’adaptation de l’organisation; et (3) de montrer l’ambigüité de l’adaptation à travers des facteurs d’influence qui favorisent ou entravent le processus d’adaptation à plusieurs niveaux de la gouvernance. Cette thèse est construite autour de quatre articles. Le premier, de nature conceptuelle, permet de circonscrire les concepts d’adaptation et de gouvernance multiniveaux à travers la lentille des théories de la complexité. Nous campons ainsi notre sujet dans une problématique liée à la vulnérabilité et la migration tout en appréhendant l’adaptation du système et son opérationnalisation au niveau local. Il en ressort un cadre conceptuel avec six propositions de recherches. Le second article permet quant à lui de comprendre les jeux des acteurs au sein d’une organisation de santé et à travers son Environnement. Le rôle spécifique d’acteurs de connectivité y est révélé. C’est dans un troisième article que nous nous intéressons davantage aux différents leviers d’action, analysés selon trois catégories : administrative, émergente et d’habilitation. Les acteurs peuvent les solliciter afin de d’adapter leurs pratiques au contexte particulier de la prise en charge de patients migrants. Un passage des acteurs aux structures de connectivité est alors rendu possible via un espace : la gouvernance multiniveaux. Enfin, le quatrième et dernier article s’articule autour de l’analyse des différents facteurs pouvant influencer l’adaptation d’une organisation de santé, en lien avec son Environnement. Il en ressort principalement que les facteurs identifiés sont pour beaucoup des leviers d’action (cf. article3) qui à travers le temps, et par récursivité, deviennent des facteurs d’influence. De plus, le type d’interdépendance développé par les acteurs a tendance soit à façonner un Environnement « stable », laissant reposer les besoins d’adaptation sur les acteurs opérationnels; soit à façonner un Environnement plus « accidenté », reposant davantage sur des interactions diversifiées entre les acteurs d’une gouvernance multiniveaux. De cette adéquation avec l’Environnement à façonner découle l’ambigüité de s’adapter ou non pour une organisation.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".