Le rôle des enquêtes de satisfaction dans le dispositif d’évaluation de la qualité des services au Québec
Bibliographic record
Abstract
Cet article traite du rôle et de l’utilité des enquêtes de satisfaction pour évaluer et améliorer la qualité des services offerts à la population. Pour illustrer notre propos, nous nous intéressons tout particulièrement à l’expérience québécoise et présentons l’approche retenue pour mesurer et analyser la satisfaction des usagers dans le cadre d’une enquête réalisée en 2006-2007 auprès d’un peu plus de 38 000 répondants. Les résultats obtenus montrent le potentiel de ce type d’enquête à condition, notamment, de mesurer la satisfaction en fonction des attentes des usagers et de tenir compte de l’ensemble des dimensions qui contribuent à définir ce qu’est, de leur point de vue, un service de qualité. Nous portons une attention particulière à l’approche utilisée pour mesurer les attentes, puisqu’en relativisant leur importance en fonction d’un ensemble exhaustif d’items ou de critères de qualité, elle renforce le potentiel des données sur la satisfaction. Enfin, nous montrons comment les données peuvent être utilisées par les responsables des divers paliers décisionnels afin de contribuer au maintien et à l’amélioration de la qualité des services offerts à la population.
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 | 0.004 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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; a candidate call from one teacher head, 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".