Catalyseurs et freins à l’innovation en santé au Québec
Bibliographic record
Abstract
L’innovation constitue sans contredit la meilleure stratégie pour faire face aux enjeux de démographie, d’efficience et de finances publiques. Pour répondre à la demande de services en santé, sans accroître l’enveloppe de fonds publics allouée à ce secteur, il faut impérativement gagner en efficience. Dans cette perspective, la seule solution logique et réaliste passe par l’intégration réussie des innovations. Une idée n’est une innovation qu’à partir du moment où elle ajoute de la valeur, c’est-à-dire lorsqu’on peut bénéficier de son implantation. L’adoption et la diffusion font partie intégrante du processus d’innovation, sans quoi il ne s’agit que d’une invention. Après avoir passé en revue la littérature scientifique et la littérature grise dans le but d’identifier les facteurs (exogènes et endogènes) qui peuvent favoriser ou nuire à l’implantation de l’innovation en santé, les auteurs tentent de les contextualiser à la réalité québécoise dans le but d’envisager les avenues de solutions pour les mitiger.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".