MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W1573161692 · doi:10.7202/1024685ar

Les inégalités sociales dans l’accès aux soins : l’origine mise en catégories

2014· article· fr· W1573161692 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
venuePublished in a venue whose home country is Canada.

Bibliographic record

VenueSociologie et sociétés · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Identity, and Health
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article interroge la capacité des catégories de l’origine, construites et mobilisées par la recherche et les politiques publiques en santé publique, à objectiver, comprendre et lutter contre les inégalités sociales dans l’accès aux soins. Est examinée à cette fin la documentation en santé publique en France et aux États-Unis. En France sont identifiés la nationalité et le pays de naissance des individus. Mais l’interprétation des différences dans l’accès aux soins entre étrangers et Français, immigrés et non-immigrés, bute sur un angle mort, l’origine ethno-raciale. Aux États-Unis, les catégorisations privilégient au contraire cette dimension. Bien que l’usage de telles catégories y achoppe sur les principaux écueils qu’anticipent, en France, ses détracteurs, il ouvre de précieuses pistes pour la compréhension des inégalités sociales dans l’accès aux soins et la lutte contre elles. Cet article entend ainsi contribuer à la discussion sur les catégories de l’origine, en la plaçant sur un terrain précis, celui de l’accès aux soins.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.400
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.441
GPT teacher head0.534
Teacher spread0.093 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it