Les services de santé en français pour les communautés francophones et acadiennes en situation minoritaire du Canada : bonification du schéma du CCCFSM (2001)
Bibliographic record
Abstract
Nous bonifions le schéma du CCCFSM (2001) sur le développement des services de santé en français pour les communautés francophones et acadiennes en situation minoritaire (CFASM) du Canada à l’aide de données probantes recueillies lors du recensement national de 2006. Notre approche consiste à choisir, à partir d’une procédure statistique, une mesure de masse critique de francophones qui met en évidence un schème cohérent d’offre et de demande de services de santé sur une base géographique juridictionnelle. L’offre et la demande sont plus grandes là où la vitalité linguistique des CFASM est plus grande. Dans l’ensemble, l’offre tombe en deçà de la demande; ceci suggère une demande latente de services en français et est consistant avec les études d’offre active des services en français dans les CFASM. Nos résultats sont aussi consistants avec les trois phases évolutives de sensibilisation, de structuration et de consolidation proposées par le CCCFSM (2001). Nous discutons des limitations méthodologiques et en tirons des leçons pour les réseaux de santé francophones des CFASM.
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 | 0.007 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".