Validation d’un schème national sur le développement des services de santé pour les communautés francophones et acadiennes en situation minoritaire au Canada : arrimage à des assises théoriques et modélisation
Bibliographic record
Abstract
Nous avons présenté (Giguère, 2013), pour les communautés francophones hors Québec (CFASM), un schème juridictionnel national qui illustre l’offre et la demande de services de santé en français en fonction d’une masse critique de francophones qui reflète la vitalité linguistique de ces communautés. Nous corroborons ce schème à l’aide de procédures statistiques dont l’une identifie une forte association entre le rapport offre/demande (un ratio) et des facteurs qui reflètent la cohérence linguistique et culturelle des deux communautés de langue officielle. Ce résultat est cohérent avec le cadre de vitalité linguistique déjà proposé (Giguère, 2013), et il fait écho au travail de terrain de Forgues, Bahi et Michaud (2011) et aux modèles psycho-langagiers et d’autonomie culturelle de Deveau, Landry et Allard (2009), de Landry, Allard et Deveau (2007, 2008) et de Landry (2012). Nous modélisons le développement des services de santé en français pour les CFASM dans un cadre national structurant qui est cohérent avec ces assises empiriques et théoriques. Cette modélisation suggère deux approches stratégiques distinctes mais complémentaires pour favoriser le développement des services de santé en français.
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 | 0.021 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".