Vieillissement démographique et dépenses de santé et de soins de longue durée au Québec, 1981-2051
Bibliographic record
Abstract
La part du PIB consacrée aux soins de santé et de dépendance pourrait doubler d’ici 50 ans au Québec alors qu’elle n’augmenterait que du tiers dans les pays de la Communauté européenne. Ce constat repose sur l’hypothèse, vérifiée dans la période récente malgré l’amélioration de l’état de santé et du statut vital de la population, que les dépenses per capita (à âge égal) suivent l’augmentation de la richesse collective et augmentent au sein des générations. Pour les dépenses publiques, il en fut autrement et, par conséquent, leur poids ne cesse de diminuer. L’augmentation ne provient pas d’une croissance accélérée des dépenses mais plutôt du fossé qui risque de s’élargir entre celles-ci et la richesse nationale. Le système est toutefois confronté à un déplacement graduel des besoins vers les problèmes caractéristiques des 3e et 4e âges. Les soins dépendance, qui constituent actuellement 26% des dépenses publiques, représenteront pendant encore deux décennies un peu moins de 40% des dépenses additionnelles. Par la suite, cette proportion progressera rapidement. Plusieurs inconnus demeurent et autant l’offre que la demande de services sont susceptibles de se transformer dans les prochaines décennies. L’ampleur de la croissance économique et le rythme d’augmentation des dépenses per capita (à âge égal) seront, autant que le vieillissement démographique, des facteurs clé dans la capacité future des États de financer le système de santé et de dépendance.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".