La planification de la main-d’oeuvre du réseau des affaires sociales du Québec
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, l’auteur expose la façon dont se pose le problème de la planification de la main-d’oeuvre du réseau des établissements de santé et de services sociaux du ministère des Affaires sociales du Québec. L’auteur apporte diverses considérations notamment sur la dimension de ce réseau, les problêmes reliés à la connaissance quantitative et qualitative des personnels, les principaux éléments de la problématique de la planification de cette main-d’oeuvre ainsi que sur la nature des questions que soulève cette problématique. L’auteur met plus particulièrement en relief la nature du défi que constitue l’harmonisation des deux problématiques des besoins et des effectifs, compte tenu des éléments souvent complexes qui les composent. L’auteur s’attarde également à présenter quelques aspects particuliers du travail de planification de la main-d’oeuvre en décrivant quelques dossiers spécifiques qui sont en cours au Service de planification et développement de la main-d’oeuvre : l’évolution des effectifs médicaux, la répartition géographique des professionnels de la santé et le chevauchement des tâches.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.001 |
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".