La limite des ressources et les enjeux éthiques liés à la pratique d’urgence au Québec : réflexion critique sur les dernières décennies
Bibliographic record
Abstract
L’engorgement des salles d’urgence québécoises n’est pas un fait nouveau. Déjà, en 1985, une étude commandée par le gouvernement du Québec examinait ce problème. Presque vingt ans plus tard, la situation n’a pas changé malgré des injections ponctuelles de fonds et de louables efforts locaux dans certains milieux. Le but de cet article est d’étudier l’accessibilité aux services en situation de ressources limitées et les problèmes d’éthique que cela pose, particulièrement en termes d’équité. Bien que formellement égalitaire sous l’égide de la loi canadienne sur la santé, notre système de santé n’arrive plus à donner un service adéquat en temps opportun dans plusieurs secteurs et les problèmes d’engorgement des urgences reflètent les failles de notre système de santé soumis au rationnement des ressources financières et médicales. Face à cette situation, des choix politiques doivent être faits. Une restructuration du système de santé québécois en fonction des besoins sanitaires des malades est nécessaire, les plus urgents étant ceux qui mettent la vie en péril. Voilà pourquoi des services d’urgence adéquats constituent une priorité dans l’allocation des ressources rares en santé.
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".