Les rôles et les responsabilités du secteur de la santé dans une concertation intersectorielle locale pour une communauté plus en santé : une étude de cas de la table de Concertation Enfance Famille de Saint-Michel
Bibliographic record
Abstract
Par le pilotage d’actions concertées sur des problèmes complexes d’origine multifactorielle, l’action intersectorielle est une stratégie reconnue pour promouvoir la santé. Dans ce contexte, la collaboration du secteur de la santé avec les autres secteurs est indispensable pour agir sur les déterminants sociaux de la santé. Malgré cette tendance favorable à l’action intersectorielle, les résultats d’études empiriques ne permettent pas d’en apprécier clairement le fonctionnement. Cette étude a pour objectif de comprendre la perception des acteurs des autres secteurs quant aux rôles et responsabilités du secteur de la santé dans une action intersectorielle locale. Notre étude de cas qualitative et exploratoire consiste en une analyse des pratiques intersectorielles des acteurs de la table de concertation Enfance Famille de Saint-Michel, un quartier défavorisé de Montréal. Le matériel consiste en une revue des documents produits par la table (procès-verbaux, mémoires et autres) entre 2007 et 2017, et à des entretiens semi-structurés avec six répondants intervenant sur cette table depuis plus d’une décennie. Les résultats révèlent trois rôles principaux pour les acteurs de santé dans une action intersectorielle locale : 1) soutien technique et financier, 2) évaluation interne, 3) liaison et porte-parole auprès d’autres instances régionales. Ces rôles, entre autres, attribuent au secteur de la santé un leadership qui semble assez bien accepté par les autres secteurs. Cet aspect exige du secteur de la santé d’être souple et habile à travailler avec les autres secteurs d’une manière qui renforce leur contribution dans cette quête de santé et de bien-être de la population.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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.
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".