Les dépenses gouvernementales de santé : une question de structure ou de conjoncture ?
Bibliographic record
Abstract
Le vieillissement de la population, les avancées technologiques, les exigences de la population et la mondialisation sont souvent invoqués comme causes profondes d’une crise qui mettrait en jeu le financement des régimes publics d’assurance santé dans tous les pays à haut revenu. Et si, sans nier les effets de ces facteurs, le financement public de ces régimes était plutôt sensible aux conjonctures économique et politique? L’observation des séries chronologiques, de 1975 à 2007, des dépenses gouvernementales de santé, du produit intérieur brut (PIB), du service de la dette publique et des transferts directs en argent du gouvernement fédéral du Canada à celui du Québec illustre parfaitement comment les difficultés de financement du régime public de santé au Québec sont associées à ces effets de conjoncture. Dans le contexte économique actuel où le PIB québécois est en décroissance, les transferts fédéraux en diminution et le service de la dette publique en croissance, il sera possible, mais trompeur, dans un avenir rapproché, d’invoquer une nouvelle fois la rhétorique des facteurs structuraux traditionnels pour expliquer une crise, tandis qu’il s’agira d’affronter des difficultés de financement qui seront, encore une fois, surtout conjoncturelles
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".