État de situation, constatations et pistes de réflexion pour la transformation des services préhospitaliers vers le numérique
Bibliographic record
Abstract
Dans le but d’accompagner les services préhospitaliers d’urgence du Québec dans leur transformation vers le numérique, ce rapport de recherche examine les défis et les leviers à une transformation vers le numérique réussie selon trois perspectives : la technologie, le fonctionnement et la gouvernance. Sur le plan technologique, les auteurs constatent que plusieurs chantiers sont en cours simultanément et que les solutions technologiques sont développées de manière locale sans normes nationales établies. Au niveau du fonctionnement, la standardisation des opérations est vue positivement, bien qu’il soit important de laisser une marge de manœuvre pour tenir compte des particularités régionales. Une optimisation du fonctionnement des opérations pourrait aussi passer par une meilleure intégration au continuum de soins. Du côté de la gouvernance, les Centres de communication de santé (CCS) s’accommodent généralement bien de la structure de gouvernance actuelle, mais les relations entre les acteurs sont inégales d’une région à l’autre. La conciliation entre les perspectives des différents acteurs impliqués (privés, publics, OBNL) représente un irritant pour la gouvernance des services préhospitaliers dans certaines régions. Leurs analyses et constats s’appuient sur (1) une revue de la littérature scientifique, (2) un inventaire technologique sommaire des différents CCS basé sur des entretiens et une revue documentaire, ainsi que (3) la réalisation d’entretiens semi-dirigés auprès de l’ensemble des intervenants clés des CCS, des CISSS et CIUSS et de représentants du ministère de la Santé et des Services sociaux (MSSS).
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 | 0.019 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.012 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".