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Record W2612689878 · doi:10.7202/1039145ar

La croissance technologique et la privatisation passive des systèmes publics de santé : le cas du Québec

2017· article· fr· W2612689878 on OpenAlexfundvenueaboutno aff
Dalie Giroux, Anne-Marie Hallé

Bibliographic record

VenueRevue Gouvernance · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicPharmaceutical Economics and Policy
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Medical Association
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La mondialisation des marchés et la normalisation intensive des échanges commerciaux qui la rend possible exigent que plusieurs secteurs d’activité ne dépendent plus fondamentalement des politiques internes des États. On observe notamment que l’internationalisation du commerce des technologies médicales et de l’industrie pharmaceutique, avec le potentiel accru de capitalisation que cela implique, influe de façon décisive sur les politiques de la santé au Canada et au Québec. On assiste dans ce cas à une redéfinition majeure du complexe de gouverne contemporain. Dans un premier temps, nous offrirons une description macroéconomique des activités de l’industrie des technologies médicales. Ensuite, nous décrirons la relation entre le secteur public et le secteur privé dans le cadre du système de services de santé et de services sociaux québécois. À partir de là, un constat selon lequel les logiques propres de l’industrie et des systèmes de santé publics, qui sont par définition étrangères l’une à l’autre, produisent un modèle de gestion dont le fondement est le profit lié à une marchandise pour lequel la demande est inépuisable, et qui définit la solidarité sociale en termes de stratégie industrielle. C’est à la lumière des termes de ce constat que nous proposons pour conclure une lecture critique du projet de Politique du médicament du Ministère de la Santé et des Services sociaux, dont les termes illustrent parfaitement la logique d’imbrication des sphères privée et public.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.557
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.031
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.258 · 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 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

Citations2
Published2017
Admission routes3
Has abstractyes

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