Aspects territoriaux de l'intégration des services aux personnes âgées fragiles : l'exemple du sipa au Québec
Bibliographic record
Abstract
Le modèle de Système Intégré pour Personnes Agées fragiles (SIPA) entendait offrir la gamme entière de services médicaux et socio-sanitaires à une population âgée fragile d'un territoire défini. SIPA vise à assurer aux organisations locales responsables de la santé et de la prestation des services sociaux toute la flexibilité requise pour répondre aux besoins d'une population âgée fragile d'un territoire. Les SIPA locaux reçoivent les sommes nécessaires à l’ensemble des prestations. Ils assument la responsabilité de la gestion financière et clinique de la prestation des services, mettent sur pied les équipes multidisciplinaires pour la prestation de services de proximité et s'entendent sur une base contractuelle, pour les autres types de services, avec des établissements hospitaliers, d'hébergement médicalisé et autres. La capacité de gestion des SIPA doit être suffisante pour identifier les besoins des personnes âgées du territoire, assurer le fonctionnement en multidisciplinarité des équipes de prestataires, gérer les relations contractuelles avec les établissements et administrer les fonds dont ils sont fiduciaires. Ces responsabilités exigent des équipes locales fortes et compétentes, capables d'affronter les risques financiers et cliniques inhérents aux services qu'ils procurent. Il n’y aura pas de territorialisation possible si ces exigences fonctionnelles ne sont pas intégralement respectées.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".