Facteurs associés aux variations géographiques des taux d'hospitalisation au Québec : l'offre de services et les caractéristiques socio-économiques des populations
Bibliographic record
Abstract
L'existence de variations importantes de l'utilisation des servi ces médico-hospitaliers entre les territoires géographiques a fait l'objet de nombreuses études. Cet article porte sur les facteurs explicatifs de ces variations en distinguant les rôles respectifs de l'offre en ressources hospitalières en regard des facteurs qui témoignent de l'état de santé et des caractéristiques socio-économiques des populations. Les données ont été recueillies sur les populations de 163 zones résidentielles du Québec. Les variations des taux standardisés d'hospitalisation ont été mises en relation avec une mesure d'accessibilité géographique aux ressources en lits ainsi qu'avec différentes variables caractérisant les populations: espérance de vie, taux de sousscolarisation, revenu moyen des ménages, taux de chômage, etc. Les résultats de l'étude permettent d'appuyer l'hypothèse d'un lien causal entre les besoins des populations et leur niveau de consommation. Toutefois, cette relation semble fragile: lorsque les écarts d'accessibilité sont importants, le rôle des besoins diminue rapidement alors que celui de l'offre devient déterminant.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".