Le point de vue des ministres des pays de l'OCDE sur la mesure de la performance des systèmes de santé
Bibliographic record
Abstract
La Conférence d’Ottawa s’est terminée par une table ronde ministérielle. Celle-ci avait pour but de discuter des succès remportés et des défis à relever sur le plan de la mesure de la performance des systèmes de santé. On souhaitait aussi traiter de l’incidence de ces mesures sur l’élaboration des politiques. Le Secrétaire général de l’OCDE, Donald Johnston, a invité les ministres de la Santé des pays Membres à partager leurs idées sur trois questions : • Dans quelle mesure le compte rendu des performances peut-il devenir un instrument important de la politique et de la gestion de la santé ? • Quels sont les avantages et les risques potentiels de la diffusion de rapports publics sur la performance ? • Les pays peuvent-ils améliorer la performance de leurs systèmes de santé en partageant de l’information et, dans l’affirmative, comment devrait-ils procéder ? Les allocutions d’ouverture de chaque ministre ont été suivies d’une période de « questions et réponses » avec les participants à la conférence
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 | 0.042 | 0.060 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.013 |
| Open science | 0.003 | 0.012 |
| Research integrity | 0.006 | 0.010 |
| 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".