Le rôle de la démographie dans le domaine de la santé
Bibliographic record
Abstract
Les approches nouvelles définies au Québec dans le domaine de la santé, particulièrement de la santé communautaire, ont conduit à d’importantes réorientations du rôle de la recherche socio-sanitaire qui devient un instrument de la planification et de gestion. La démographie a su contribuer avantageusement à cet essor : plus d’une vingtaine de démographes travaillent dans des domaines qui sont liés de très près à la santé au Québec. À partir de deux lois qui sont à la base de la restructuration des services de santé au Québec, on verra quelle importance le législateur a accordé à la recherche socio-sanitaire, et plus précisément, quelle place occupe la démographie au ministère des Affaires sociales du Québec et dans le réseau. Les liens entre la démographie et la science médicale font l’objet de la seconde partie. Ces liens seront d’abord définis à partir des variables démographiques que l’on passera en revue de façon à préciser leur importance respective comme facteurs de mesure dans le domaine de la recherche socio-sanitaire. Par la suite, nous tenterons de clarifier cette notion de technique ou d’approche démographique qui semble d’une part, voisine de l’épidémiologie et d’autre part, si appropriée par son caractère populationnel à la fonction de planification. En guise de conclusion, on peut se poser la question à savoir si la démographie possède l’envergure nécessaire pour dépasser le rôle de soutien technique et devenir un véritable instrument de gestion et de planification. Le type de formation reçue en démographie ou la science démographique elle-même serait-elle un obstacle à son expansion?
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 distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".