La satisfaction des patients francophones de l’Est de l’Ontario traités en réadaptation à domicile
Bibliographic record
Abstract
L’accès à des services de santé en français est aujourd’hui une des revendications importantes des porte-drapeaux francophones non seulement pour assurer la santé individuelle des francophones mais aussi pour favoriser la vitalité des communautés. Cependant, certains des francophones qui font appel aux soins ou à l’appui des professionnels de la santé demandent des services en français, alors que d’autres sont satisfaits de recevoir des services en anglais. Cette étude s’inspire de l’analyse des discours développée par Michel Foucault pour examiner les discours que reproduisent les francophones qui reçoivent des soins de réadaptation à domicile, en français et/ou en anglais. Des entrevues semi-dirigées ont été effectuées avec 12 patients francophones dans l’Est de l’Ontario. Les participants de l’étude sont de façon générale satisfaits des soins reçus, mais la langue des services ne répond pas nécessairement à leurs attentes. Ce sont évidemment ceux qui ne peuvent s’exprimer en anglais, d’une part, et ceux qui s’affichent fièrement comme francophones, d’autre part, qui préfèrent recevoir des soins en français. Toutefois, ce ne sont pas que les caractéristiques linguistiques et identitaires des patients qui influencent les critères qu’ils jugent prioritaires pour évaluer les soins reçus. En effet, leur façon de concevoir leur rapport vis-à-vis le professionnel de la santé joue aussi sur l’importance qu’ils accordent à la langue des soins.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".