Politiques favorables à l’innovation en santé
Bibliographic record
Abstract
Le CIRANO et le Pôle santé – HEC Montréal publient un deuxième rapport de recherche dont l’objectif est de proposer des recommandations pour améliorer l’implantation des innovations en santé. À la lumière de ces études, on constate qu’il existe une faille importante dans la chaîne de valeur de l’innovation, c’est-à-dire entre l’offre d’innovation et la demande pour celle-ci. Traditionnellement, les politiques d’innovation portent sur la facilitation de l’offre, par exemple par du financement de la recherche et de ses infrastructures jusqu’au soutien à la commercialisation. Pourtant, les obstacles à l’intégration des innovations dans la pratique proviennent du peu de demande pour des innovations en santé. Les prestataires et gestionnaires des services de santé n’étant pas imputables quant à l’efficience du système, ils n’ont pas ou peu de motivation et de moyens pour l’améliorer. Plus encore, le système étant principalement orienté vers le contrôle des coûts, ses mécanismes freinent, voire empêchent, toute amélioration de la valeur des services, c’est-à-dire toute innovation. Ainsi, malgré des investissements de plusieurs centaines de millions de dollars en R&D, les données révèlent que la productivité de notre système de santé est en décroissance.
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 | 0.019 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.002 |
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".