Expérience d’immigration et droit à la santé, à des soins et à des services de qualité : une question de justice sociale
Bibliographic record
Abstract
Cette contribution propose une réflexion sur les défis associés au droit à l’accès à des soins de qualité dans une perspective de justice sociale pour les personnes en situation d’immigration. Le but de cet article est de mettre en exergue certains défis de prise en compte de l’interaction de diverses influences lorsqu’il s’agit d’arrimer la question du droit et de la justice sociale à celle de l’accès aux services et soins de santé. Le principe juridique de droit à la protection de la santé ne peut devenir effectif qu’à la condition que l’énoncé d’un droit soit accompagné de moyens concrets de mise en oeuvre et de suivi d’un réseau de distribution de soins efficace pour tous. En ce sens, l’accès à la santé pose des défis similaires à ceux de l’accès à la justice : ils sont souvent tributaires d’une forme d’institutionnalisation imbriquée à des approches trop bureaucratiques, au contraire d’une approche holistique qui viserait à saisir les attentes des personnes requérant des soins et des services. L’accès à des soins de santé, en tant que droit, pourrait être amélioré par la mise en place d’un environnement où un dialogue et une reconnaissance mutuelle seraient réalisés entre sujets de droit et intervenants du système de santé.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.011 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".