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Record W3091443101 · doi:10.24095/hpcdp.31.s1.01f

L’utilisation des services de santé dans les régions rurales du Canada

2011· article· fr· W3091443101 on OpenAlexaffvenueabout
RW Pong, M DesMeules, Denis Heng, C Lagacé, JR Guernsey, Arminée Kazanjian, D Manuel, J. Roger Pitblado, Ray D. Bollman, Irene Koren, MP Dressler, F Wang, W Luo

Bibliographic record

VenueMaladies chroniques et blessures au Canada · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicGlobal Health Workforce Issues
Canadian institutionsUniversity of British ColumbiaDalhousie UniversityPublic Health Agency of CanadaLaurentian UniversityStatistics Canada
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les Canadiens ont à cœur la facilité d’accès aux services de santé. Bien que de nombreuses études aient porté sur l’accessibilité des soins de santé au Canada, très peu d’entre elles l’ont examinée sous l’angle des différences entre les régions urbaines et rurales, particulièrement dans une perspective à échelle nationale. Pourtant, il existe des disparités entre les populations des régions urbaines et rurales, tout comme il existe des différences entre les services dans les régions éloignées et dans les régions à faible densité de population. Les collectivités rurales au Canada : comprendre la santé rurale et ses déterminants est un programme de recherche de trois ans financé par l’Initiative sur la santé de la population canadienne (ISPC) de l’Institut canadien d’information sur la santé (ICIS)et par l’Agence de la santé publique du Canada (l’ASPC). Y participent entre autres des chercheurs de l’Agence de la santé publique du Canada (ASPC) et du Centre de recherche en santé dans les milieux ruraux et du Nord de l'Université Laurentienne et d’autres chercheurs. Le premier document publié dans le cadre de ce programme de recherche s’intitule Comment se portent les Canadiens vivant en milieu rural? Une évaluation de leur état de santé et des déterminants de la santéFootnote 1a1a. Le présent document constitue la seconde publication de ce programme : il s’agit d’une analyse descriptive et comparative de l’utilisation d’un grand nombre de services de santé par les populations rurales et urbaines.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.310
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.032
GPT teacher head0.317
Teacher spread0.286 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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

Citations1
Published2011
Admission routes3
Has abstractyes

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