Bibliographic record
Abstract
Cette thèse étudie la performance des hôpitaux Québécois en utilisant une approche par le coût de production. La thèse est constituée de quatre chapitres. Le premier chapitre propose un modèle théorique permettant de décomposer l’inefficacité des unités de production entre l’inefficacité technique et l’inefficacité allocative. Le deuxième chapitre décrit la base de données sur les hôpitaux Québécois pour la période 1981 à 2009 en présentant les facteurs de production et les services de santé réalisés par les hôpitaux. Le troisième chapitre développe une méthode d’estimation prenant en compte l’hétérogénéité des unités de production et propose une décomposition originale de l’inefficacité dans le cadre de données de panel. La méthode d’estimation repose sur trois étapes d’estimation. La première étape consiste à estimer le système de demandes conditionnelles de facteurs de production par la Méthode des Moments Généralisée (MMG) pour tenir compte de l’endogénéité. La deuxième étape permet d’estimer l’inefficacité technique variante dans le temps en adaptant la méthodologie développée par Cornwell et al. (1990) pour la rendre opérationnelle dans le cadre d’un système. La troisième étape estime l’hétérogénéité observée et inobservée ainsi que l’inefficacité allocative en tenant compte du caractère non cylindré des panels. Enfin, le dernier chapitre présente une application empirique sur les hôpitaux Québécois pour la période 1981 à 2009. Les résultats donnent des indications sur la gestion des ressources au niveau hospitalier afin d’améliorer l’efficacité des hôpitaux.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".