Bibliographic record
Abstract
Cette étude exploratoire a pour but d’identifier les facteurs pouvant influencer l’implantation des adjoints au médecin dans le système de santé québécois, selon les perceptions de médecins omnipraticiens et de médecins spécialistes. La collecte de données pour cette étude qualitative s’est effectuée à l’aide d’entrevues semi-structurées effectuées auprès de 13 omnipraticiens et spécialistes provenant d’hôpitaux de Montréal et de la clinique médicale des Forces canadiennes de St-Jean (Québec). L’étude a démontré que des obstacles perçus, tels que le corporatisme et le manque d’information sur la profession, pourraient interférer avec l’intégration des adjoints au médecin au Québec. Cependant, les participants s’entendent pour dire que ces obstacles ne seraient pas insurmontables et ont, par la même occasion, identifié de nombreux éléments pouvant faciliter cette intégration. Les adjoints au médecin ont des compétences uniques et travaillent déjà dans d’autres provinces canadiennes qui ont un réseau de santé similaire au nôtre. Cette étude permet donc d’approfondir les connaissances à l’égard de cette profession, en plein essor au pays, dans l’éventualité d’une intégration de ce groupe professionnel au Québec.
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 | 0.008 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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".