Les déterminants sociaux de la santé : Un défi pour l’éthique de la décision dans le domaine des politiques de santé
Bibliographic record
Abstract
Selon l’approche des déterminants sociaux de la santé, la santé des populations, et les inégalités de santé qui sévissent en leur sein, sont en grande partie influencées par des facteurs sociaux, modifiables par les politiques publiques, qui se situent bien en amont de ces états de santé. Il en découlerait que les politiques publiques favorables à la santé devraient intervenir à ce niveau causalement fondamental. Cependant, la présence indéniable de déterminants sociaux n’implique pas que nous saisissions bien les mécanismes précis par lesquels ces déterminants se font les véhicules des états de santé. Les recherches sur les déterminants donnent lieu à des résultats tout au mieux probabilistes. Étant donné que la santé est un bien par rapport auquel les décideurs publics doivent se prémunir contre le risque et l’incertitude, des raisons existent pour qu’ils privilégient des approches plus traditionnelles à la santé, basée sur des chaînes causales plus courtes.
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 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".