Comment assurer l'efficacité de la gratuité sélective des soins au Burkina Faso ?
Bibliographic record
Abstract
Résumé Le paiement direct imposé dans le cadre de l’Initiative de Bamako a réduit l’accès aux soins pour les plus démunis et les plus vulnérables. De nombreux auteurs recommandent la mise en place de politiques de ciblage social pour rendre les soins gratuits pour ces populations. Cependant, au-delà de son efficacité, le ciblage social pose de nombreux problèmes comme son acceptabilité, la difficulté d’identifier correctement les bénéficiaires et la possible stigmatisation de ces dernières. Cette recherche analyse, selon une approche qualitative, la pertinence sociale de la gratuité sélective des soins accordée aux femmes, aux enfants et aux indigents au Burkina Faso. Cette gratuité sélective des soins est socialement acceptée, même si le choix des groupes est parfois questionné. L’implication des communautés dans la sélection des bénéficiaires joue un rôle majeur dans l’acceptabilité et l’efficacité de ces politiques, en limitant notamment la stigmatisation sociale des indigents.
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 | 0.013 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".