Sorties de rue : l’approche par les capabilités pour dépasser les écueils d’une approche centrée sur les déterminants sociaux de la santé
Bibliographic record
Abstract
La santé des personnes sans-abri se singularise par une plus grande prévalence de maladies ainsi que par un taux de mortalité prématuré et supérieur à la population générale. Si l’absence de logement constitue un facteur d’explication important, d’autres éléments y contribuent : organisation des soins, appréhensions « soignants »/« soignés »... Ainsi, bien qu’une lecture en termes de déterminants sociaux s’avère essentielle pour comprendre cette problématique, elle se révèle insuffisante.Par conséquent, comment une analyse centrée sur les capabilités peut-elle permettre de rendre compte du processus à l’œuvre dans le recours aux soins du public ? Nous explorerons ces enjeux à partir d’un dispositif de relogement de personnes sans-abri. Celui-ci, au-delà de la mise en évidence du logement comme base indispensable du soin, indique la nécessité de mener un travail multifactoriel permettant à la fois l’accès aux ressources et leur conversion ; d’inclure la participation des personnes et d’éviter toute injonction normative au soin.
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 | 0.039 | 0.083 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.023 |
| Open science | 0.008 | 0.011 |
| Research integrity | 0.010 | 0.014 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.005 |
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".