Rencontre francophone internationale sur les inégalités sociales de santé: État de situation, moyens entrevus et référentiels pour l’action en santé publique visant à réduire les inégalités sociales de santé
Bibliographic record
Abstract
Les 17 et 18 novembre 2008, se tenait à Québec la Rencontre francophone internationale sur les inégalités sociales de santé . Nous présentons ici un bref état de la situation élaboré sur la base de constats dégagés des différentes activités de la Rencontre. Après un détour par l’histoire des luttes sociales, l’accent a été mis sur l’urgence d’agir pour réduire les inégalités sociales de santé. Plusieurs illustrations de l’existence de ces inégalités qui s’observent selon un gradient plus ou moins prononcé entre groupes sociaux étaient présentées. Le caractère multifactoriel des inégalités sociales de santé est apparu comme un défi, mais un défi qui n’est pas insurmontable. Des moyens et repères d’action proposés par les experts invités à Québec sont ici rapportés, soit des approches adaptées en recherche et des moyens qui font appel aux communautés et à l’engagement citoyen sans négliger la mobilisation des acteurs de santé publique pour l’équité en santé. (Global Health Promotion, 2009; 16(3): pp. 85—88)
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 | 0.014 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".