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Record W3087996534

La santé au cœur de la relance économique du Québec

2020· preprint· fr· W3087996534 on OpenAlexaboutno aff
Marianne Araj, Jolianne Bolduc, Clara Bolster‐Foucault, Roxane Borgès Da Silva, Mélanie Bourassa Forcier, Francesca Brundisini, Siramane Coulibaly, Carl‐Ardy Dubois, Raquel Fonseca, Pierre‐Carl Michaud, Bernard Fortin, Raphaël Godefroy, Kossi Thomas Golo, Maripier Isabelle, Maude Laberge, Claude Montmarquette, Thomas G. Poder, Amélie Quesnel‐Vallée, Camille Savard, Erin Strumpf, Olivia Toussaint-Martin

Bibliographic record

VenueRePEc: Research Papers in Economics · 2020
Typepreprint
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’Organisation mondiale de la santé définit la santé comme « un état de complet bien-être physique, mental et social, et ne consiste pas seulement en une absence de maladie ou d'infirmité. » La santé est une source de bien-être intrinsèque, un déterminant de la capacité à vivre normalement, mais également et surtout un déterminant de la capacité productive des individus. La santé fournit des bénéfices directs (ex : capacité de consommer et d’avoir des loisirs) et des bénéfices indirects (un taux marginal de dépréciation du capital santé plus faible permet de maintenir une qualité de vie plus longtemps). Maintenir l’état de santé de la population permet de maintenir sa capacité productive afin de contribuer à la société. La pandémie liée à la COVID-19 constitue une crise majeure avec un très grand risque pour la santé de la population. Dans un contexte où peu de données probantes étaient disponibles sur le virus, la mise sur pause de l’économie, décrétée par le gouvernement, a été guidée par une volonté de réduire l’atteinte à la santé de la population. La santé doit rester au cœur des décisions qui seront prises pour la relance économique du Québec puisqu’elle constitue le déterminant majeur de la capacité productive de la population. Dans un contexte où aucun vaccin n’est disponible et où le virus est encore omniprésent, des mesures strictes de santé publique (ex : port du masque dans les lieux publics clos) s’imposent afin de maintenir l’état de santé et donc la capacité productive de la population. De même, une attention particulière doit être portée au système de soins de santé qui est un déterminant majeur du rétablissement de l’état de santé de la population malade. Le Québec a donc besoin d’un système de soins fort pour maintenir ou rétablir la santé de sa population. Afin de répondre à l’appel du Ministère des finances du Québec, 21 experts en économie, santé publique et services de santé proposent des éléments de réflexion dans ce document de rédaction collectif. Le document est organisé en quatre sections : 1) Le financement canadien et l’investissement en santé publique 2) L’investissement dans les soins à domicile et les soins de longue durée 3) L’investissement dans les ressources humaines en santé et les processus de soins 4) L’investissement dans la télésanté et les technologies Chaque section comporte plusieurs textes de trois pages rédigés par différents chercheurs experts dans le domaine. Les textes commencent par présenter les constats en lien avec le sujet abordé. Ils présentent ensuite des leviers potentiels d’action et concluent avec des recommandations pour le gouvernement.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.031
Threshold uncertainty score0.214

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0050.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0310.001

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.

Opus teacher head0.111
GPT teacher head0.474
Teacher spread0.364 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations0
Published2020
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