MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2606540103 · doi:10.7202/1038896ar

Inventaires des services de santé en français dans l’Ouest canadien : entre improvisation et gouvernance : 2000‐2010

2017· article· fr· W2606540103 on OpenAlexvenueaboutno aff
Frédéric Boily, Learry Gagné

Bibliographic record

VenueRevue Gouvernance · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La difficulté pour les communautés francophones en situation minoritaire au Canada d’obtenir des services de santé dans leur langue est bien connue. Le problème est encore plus criant dans l’Ouest canadien, défavorisé par une faiblesse démographique et une grande dispersion de la population par rapport à l’Est (surtout l’Ontario et le Nouveau-Brunswick). Dans ce contexte, la mobilisation des francophones pour la défense de leurs intérêts est essentielle. Ce projet porte sur les relations entre les gouvernements provinciaux de l’Ouest, le gouvernement fédéral et les groupes francophones minoritaires en matière de politique de santé. Nous proposons de nous concentrer sur les provinces de la Colombie-Britannique, de l’Alberta et de la Saskatchewan pour la période récente allant de 2000 à 2010. L’analyse porte principalement sur les facteurs en politique publique qui ont permis à ces groupes de revendiquer un certain nombre de services de santé. Nous établissons une relation entre la participation active du fédéral durant cette période, la participation plutôt passive des provinces, et la préférence pour les projets de santé publique où le fédéral a pu jouer un rôle sans empiéter sur les pouvoirs provinciaux.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.959
Threshold uncertainty score0.299

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0040.009
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.226 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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

Citations1
Published2017
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueRevue GouvernanceSame topicCanadian Identity and HistoryFrench-language works237,207