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Record W249552551 · doi:10.4000/tem.852

Concentration des services de santé, contraintes de mobilité et difficultés d’accès aux soins dans la métropole d’Oran

2007· article· fr· W249552551 on OpenAlexaff
Fafa Rebouha

Bibliographic record

VenueTerritoire en mouvement · 2007
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsAssociation Québécoise des Enseignantes et des Enseignants du Primaire
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceMetropolitan areaMedicinePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objet de ce travail, basé sur une approche quantitative et qualitative, est d’analyser les conditions d’accès des populations démunies aux soins dans la métropole d’Oran. Mieux connaître les inégalités sociales et spatiales d’accès aux soins peut contribuer au développement durable du territoire urbain en offrant de meilleures conditions de vie à chacun. Dans cet objectif, il s’agit en premier lieu de présenter les caractéristiques de l’offre sanitaire dans la wilaya d’Oran selon les statistiques de 2006. Cette analyse met en évidence, d’un côté, les fortes inégalités de répartition spatiale des infrastructures de santé et, d’un autre côté, le déficit en termes de personnel médical spécialisé. En deuxième lieu, une approche qualitative fondée sur les entretiens semi-directifs a permis de comprendre les difficultés d’accès aux soins pour la population pauvre des quartiers périurbains défavorisés. A partir de cette enquête qualitative, certaines causes et certains effets de la situation sanitaire des habitants les plus démunis ressortent, de même que les souffrances vécues : fréquence des problèmes de santé ressentis, accès aux soins limité aux cas les plus urgents à la fois du fait des coûts élevés des consultations, des médicaments, des courses en transport collectif et de l’éloignement rendant particulièrement pénibles et difficiles les trajets pour les personnes à la santé fragile.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.541
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.043
GPT teacher head0.436
Teacher spread0.394 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations6
Published2007
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