Répartition géographique des médecins de famille : quelles solutions à un problème complexe ?
Bibliographic record
Abstract
Objectif : dans cet article, nous nous intéressons à la question de la répartition géographique des médecins omnipraticiens, en focalisant sur les enjeux d’attraction. Méthodes : l’analyse repose sur une approche configurationnelle. Définie simplement, cette approche stipule que les impacts d’une intervention sont liés d’une part, à la cohérence interne entre les caractéristiques d’une intervention et d’autre part, à la cohérence qui existe entre cette intervention et son contexte. Une étude de cas longitudinale a été menée, correspondant à l’expérience du Québec sur 35 ans. Résultats : les mesures mobilisées ont surtout porté sur la formation, les incitatifs (positifs et négatifs), le support, et depuis 2004 une certaine forme de coercition. Notons que la sélection des candidatures à l’entrée en médecine en fonction de certaines variables individuelles susceptibles d’influencer le lieu de pratique, a été peu mise en œuvre. La combinaison des mesures gagne en efficacité à travers le temps : ces gains en efficacité sont interprétés en se référant à la cohérence interne des mesures et à la cohérence par rapport à l’environnement externe. Conclusion : les interventions favorables à une répartition équitable des effectifs ne sauraient se limiter à l’activation d’un levier donné et doivent être pensées comme des interventions complexes.
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 | 0.015 | 0.069 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.004 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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".