L’accessibilité des services sociaux et de santé chez les minorités de langue officielle du Canada et les facteurs influant sur leur accès : une étude de portée
Bibliographic record
Abstract
Les minorités de langue officielle (MLO) du Canada rencontrent des difficultés d’accès aux services sociaux et de santé (SSS). Or, il n’existe aucun portrait exhaustif des services concernés par ces difficultés et des facteurs (facilitateurs et barrières) qui modulent leur accès. Ainsi, le but de cette étude était de décrire l’accessibilité des SSS et d’identifier les facteurs influant sur l’accès aux SSS pour les MLO canadiennes. Une étude de portée dans neuf banques de données combinée à une stratégie élargie a permis d’inclure 74 documents. Les SSS sont généralement insuffisants pour les MLO. De plus, 15 facteurs (8 facilitateurs, 11 barrières) ont été identifiés. Enfin, 26 connexions (une parmi les facilitateurs, 25 parmi les barrières) ont été notées, complexifiant l’accès aux SSS pour les MLO. Intervenir pour favoriser l’accès aux SSS des MLO pourrait être bénéfique à l’ensemble des populations canadiennes, étant donné la présence de barrières communes entre ces groupes.
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 | 0.008 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".