Bibliographic record
Abstract
De nos jours, la notion de réseau occupe une place cruciale dans le système de santé québécois et dans les recherches sociales en santé. Il s’agit à la fois d’un mode d’organisation de services sanitaires et communautaires, d’une méthode d’investigation de ces services et d’une théorie plus générale d’appréhension du monde social. Le présent ouvrage fournit des exemples pratiques de la manière dont la notion de réseau est mobilisée, au Québec, pour mieux comprendre les processus à l’œuvre dans le domaine de la santé. Pour ce faire, il rassemble des auteurs d’horizons disciplinaires variés. Sociologues, psychologues, anthropologues, chercheurs en travail social, en administration publique, spécialistes en évaluation de programme y présentent leur usage spécifique du concept de réseau comme méthode de recherche, inspiration théorique ou objet d’étude. L’ensemble de ces contributions offre ainsi le premier ouvrage francophone en la matière. Il sera utile aussi bien aux étudiants cherchant à se familiariser avec « l’approche réseau » qu’aux chercheurs plus expérimentés souhaitant se renseigner sur les recherches contemporaines dans ce domaine, aux professionnels de la santé, du travail social et du communautaire à l’affût de pistes d’innovations sociales, ainsi qu’aux citoyens s’interrogeant sur le monde de la santé aujourd’hui.
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 | 0.009 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.003 |
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".