L'État et la gouverne des services de santé : étude du secteur de la génétique au Québec
Bibliographic record
Abstract
La reconnaissance du pluralisme du système de santé, et donc des interdépendances unissant l’État aux acteurs participant à l’offre des services de santé, pose non seulement la question de la capacité de l’État à gouverner selon ses objectifs, mais aussi celle de la forme des interventions entreprises à cette fin. Cette thèse vise à comprendre comment se développe la participation de l’État à la gouverne d’un secteur de services de santé, et plus particulièrement comment ses interactions avec les acteurs impliqués dans l’offre des services affectent, au fil du temps, les possibilités d’actions étatiques sous-jacentes à la sélection d’instruments de gouverne spécifiques. Elle propose pour ce faire un modèle théorique qui s’inspire de la littérature traitant des instruments de gouverne ainsi que de la théorie de la pratique (Bourdieu). La participation de l’État à la gouverne y est conçue comme le résultat d’un processus historique évolutif, marqué alternativement par des périodes de stabilité et de changement en regard des instruments mobilisés, qui se succèdent selon l’articulation des interactions et des contextes affectant les possibilités d’action que les acteurs perçoivent avoir. Ce modèle a été appliqué dans le cadre d’une étude de cas portant sur le secteur génétique québécois (1969-2010). Cette étude a impliqué l’analyse processuelle et interprétative de données provenant de sources documentaires et d’entrevues réalisées auprès de représentants du ministère de la Santé et des Services sociaux ainsi que de médecins et chercheurs œuvrant dans le secteur de la génétique. Ces analyses font émerger quatre périodes de stabilité en regard des instruments de gouverne mobilisés, entrecoupées de périodes de transition au cours desquelles le Ministère opère une hybridation entre les instruments jusque là employés et les nouvelles modalités d’intervention envisagées. Ces résultats révèlent également que l’efficacité de ces instruments - c’est-à-dire la convergence entre les résultats attendus et produits par ceux-ci - perçue par le Ministère constitue un facteur de première importance au regard de la stabilisation et du changement des modalités de sa participation à la gouverne de ce secteur. En effet, lorsque les instruments mobilisés conduisent les médecins et chercheurs composant le secteur de la génétique à agir et interagir de manière à répondre aux attentes du Ministère, les interventions ministérielles tendent à se stabiliser autour de certains patterns de gouverne. À l’inverse, le Ministère tend à modifier ses modes d’intervention lorsque ses interactions avec ces médecins et chercheurs le conduisent à remettre en cause l’efficacité de ces patterns. On note cependant que ces changements sont étroitement liés à une évolution particulière du contexte, amenant une modification des possibilités d’action dont disposent les acteurs. Ces résultats révèlent enfin certaines conditions permettant au Ministère de rencontrer ses objectifs concernant la gouverne du secteur de la génétique. Les instruments qui impliquent fortement les médecins et chercheurs et qui s’appuient sur des expertises qu’ils considèrent légitimes semblent plus susceptibles d’amener ces derniers à agir dans le sens des objectifs ministériels. L’utilisation de tels instruments suppose néanmoins que le Ministère reconnaisse sa propre dépendance vis-à-vis de ces médecins et chercheurs.
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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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".