Les Barrières à la Pratique des Sages-Femmes au Canada
Bibliographic record
Abstract
Les barrières à la pratique actuelle des sages-femmes au Canada sont reliées à la perception des pourvoyeurs de soins et des clientes, au manque de ressources matérielles et humaines, aux réticences de la part du personnel médical et à un manque de reconnaissance de l'activité des sages-femmes et de leurs compétences.Malgré que la plupart des accouchements se déroulent sans complications graves, les grossesses à faibles risques sont souvent prises en charge par des médecins, plutôt que par des sages-femmes.Au Québec, de longues listes d'attente empêchent les femmes d'avoir recours à une sagefemme car ce service est peu développé, même inexistant par endroit, et ce, malgré la satisfaction des soins reportée par les parturientes.Les programmes de formation de sages-femmes sont contingentés.Au niveau mondial, l'accès à la pratique des sages-femmes est restreint en raison d'un manque de financement, bien que la pratique des sages-femmes génère moins de coût que la pratique des autres praticiens.De plus, les obstétriciens ne sont pas ouverts à l'idée de perdre les cas les moins compliqués, pouvant être confiés aux sages-femmes.En tout et compte tenu des difficultés budgétaires actuelles, les gouvernements auraient avantage à investir dans cette profession qui, de toute évidence, démontre clairement son efficacité et offre des soins de qualité.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".