La contribution santé épargne-t-elle les pauvres du Québec ?
Bibliographic record
Abstract
Objet de controverse depuis sa création en juillet 2010, la contribution santé forfaitaire a été mise en place afin de permettre au Gouvernement du Québec de recueillir des fonds supplémentaires devant être injectés dans le secteur de la santé. Face aux réactions observées au sein de la population québécoise, dénonçant le fait que cette mesure contrevenait au respect de la Loi 112 visant à lutter contre la pauvreté et l’exclusion sociale, le gouvernement élu en 2012 a modifié cette contribution santé, la rendant plus progressive. Dans cet article, nous analysons et comparons l’impact de la contribution santé sous ses deux formes, sur le bien-être des ménages québécois. Nous confirmons que la contribution santé de type forfaitaire augmente la pauvreté. De plus, cet effet négatif est plus important pour les groupes initialement plus pauvres. Finalement, la contribution santé de 200 $ vient accroitre comme nous nous y attendions de par sa nature, les inégalités intragroupes. Nous concluons aussi que la version révisée de la contribution santé est effectivement progressive, laissant l’incidence de la pauvreté inchangée et réduisant les inégalités. Ainsi, cette version révisée respecterait la Loi 112.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".