Le Transfert Canadien en Santé doit être bonifié afin d’assurer les services dans un contexte de vieillissement accéléré
Bibliographic record
Abstract
On le répète depuis 20 ans au moins, le Québec fait face à un défi démographique majeur. Si les années 2010 ont vu les premiers boomers arriver à la retraite, les années 2020 seront marquées par une augmentation de l’espérance de vie aux grands âges, qui va s’accélérer entre 2030 et 2040. Il en résulte que la part des moins de 75 ans dans la population sera en décroissance à partir de 2030. En même temps, plusieurs estimations montrent que la capacité des actifs de financer les dépenses publiques sera limitée. Cela s’explique en partie par une stagnation du bassin de travailleurs et ceci pour une longue période. Au final, notre système de santé représente un enjeu incontournable tant d’un point de vue intergénérationnel, qu’en termes de soutenabilité budgétaire.
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 | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.004 |
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".