Les disparités d’accès aux soins de santé parmi la minorité de langue officielle au Québec
Bibliographic record
Abstract
Cette étude examine l’effet de l’aptitude en français sur la santé et sur les besoins de soins de santé non satisfaits au Québec, en utilisant un modèle multiple de régression logistique. Nos résultats indiquent que les anglophones unilingues du Québec sont 26 % plus susceptibles que les anglophones bilingues à se déclarer en mauvaise santé. Théoriquement, ce mauvais état de santé devrait mener à une utilisation accrue des soins de santé. Cependant, malgré leur mauvais état de santé, les anglophones unilingues sont 52 % plus susceptibles de déclarer des besoins en soins de santé non satisfaits. Ces disparités dans l’état de santé ainsi que dans l’accès aux soins de santé s’expliquent par l’aptitude à s’exprimer en français. Par ailleurs, ces effets ne sont pas modifiés par l’inclusion de variables potentiellement confondantes telles que les caractéristiques sociodémographiques et socioéconomiques. Les résultats suggèrent que ce sont les politiques visant à réduire les obstacles à l’accès aux soins de santé des populations minoritaires qui pourraient améliorer l’accès aux soins, et, éventuellement, la santé des anglophones unilingues du 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 | 0.002 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".