Les territoires de santé et la médecine libérale. Les enjeux d’une convergence
Bibliographic record
Abstract
L’approche territoriale est devenue en France le cadre de mise en oeuvre des politiques de santé, et l’échelon régional est considéré comme le plus pertinent pour le pilotage des dispositifs. L’enjeu majeur pour l’avenir, qui se dégage après plus de dix ans d’expérience, est d’associer tous les acteurs de santé, et particulièrement la médecine libérale, au sein d’une politique de santé adaptée à un territoire. Or les médecins ont une approche curative individuelle qui ne donne pas sens à la notion de territoire, comme le prouve l’analyse des stratégies d’installation des généralistes. Dès lors, un déplacement du référentiel d’action professionnel devient la condition nécessaire à l’implication des médecins libéraux dans les politiques territoriales de santé. L’étude du fonctionnement des réseaux de santé met en lumière l’apprentissage collectif qui s’y développe et les difficultés à dépasser un modèle professionnel en l’absence d’un référentiel alternatif. Les territoires peuvent-ils être les outils d’une acculturation à une approche de santé publique ?
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 | 0.007 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.002 |
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".