L’évaluation régionale de la politique de la santé et du bien-être. Quand une nouvelle perspective s’impose
Bibliographic record
Abstract
Cinq ans après le dévoilement de la Politique de la santé et du bien-être (PSBE), quel était le chemin parcouru? Quels étaient les ajustements à faire? Voilà les questions de départ de notre évaluation. Les approches habituellement employées pour l'évaluation de politiques ne s'avérant d'aucun secours pour y répondre, il fallait trouver une méthode de remplacement. Il a donc été nécessaire de faire preuve de créativité pour réaliser une étude qui soit rigoureuse tout en permettant aux décideurs d'ajuster le tir avant la date d'expiration du délai pour réaliser les objectifs, soit 2002. Le présent article fait le point sur les considérations méthodologiques relatives à la démarche élaborée pour l'évaluation formative de la PSBE en Montérégie.
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 | 0.012 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 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".