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Record W1981069182 · doi:10.7202/055792ar

La division du travail en C.L.S.C.

2005· article· fr· W1981069182 on OpenAlexvenueaboutno aff
Denise Couture

Bibliographic record

VenueRecherches sociographiques · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

À partir d'entrevues faites en 1974 auprès de vingt et un omnipraticiens dans huit C.L.S.C. du Québec, on étudie la façon dont ces médecins conçoivent la répartition des tâches à accomplir dans cette organisation. On s'interroge sur la pertinence de cette division en trois secteurs (médical, social, action communautaire) que l'on retrouve dans la plupart des C.L.S.C. On note que le fait que le personnel des autres secteurs ait été, dans certains cas, engagé avant le médecin, rend souvent plus difficile son adaptation à ce nouveau milieu de travail. À l'intérieur du secteur médical même, deux principes, entre autres, semblent gouverner la répartition des tâches entre médecins: pouvoir établir sa «clientèle» en quelque sorte et acquérir le plus d'expérience clinique possible. Le salariat est relié à une haute fréquence d'échanges entre médecins alors que la rémunération à l'acte ne l'est pas. Les rapports médecin-infirmière sont aussi influencés par la variable mode de rémunération. Dans les C.L.S.C. où les médecins sont à salaire et à contrat, on assiste à une sorte d'éclatement du rôle de l'infirmière. Enfin, au cours de l'étude des échanges entre omnipraticiens de C.L.S.C. et spécialistes souvent rattachés aux hôpitaux, on s'interroge sur la capacité de cette organisation qu'est le C.L.S.C. à fournir au médecin omnipraticien une niche prestigieuse qui puisse rivaliser avec l'hôpital, à ses yeux.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.942
Threshold uncertainty score0.481

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0150.005
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0280.003

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 head0.127
GPT teacher head0.443
Teacher spread0.316 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2005
Admission routes2
Has abstractyes

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