Évaluation de projets visant à favoriser l’accès à la saine alimentation, financés dans le cadre de la mesure 3.1 de la Politique gouvernementale de prévention en santé
Bibliographic record
Abstract
Ce rapport présente les résultats d’une évaluation qui avait pour but de mieux comprendre les facteurs ayant influencé la proposition, la mise en œuvre et la pérennisation d'interventions visant à améliorer l’accès à une saine alimentation, financées dans le cadre de l’action 2 de la mesure 3.1 du Plan d’action interministériel 2017-2021 de la Politique gouvernementale de prévention en santé. La mesure 3.1 de la Politique gouvernementale de prévention en santé a pour but de favoriser l’accès physique et économique à une saine alimentation, particulièrement dans les communautés défavorisées ou isolées géographiquement. Lors de la mise en œuvre du Plan d’action interministériel 2017-2021 associé à cette politique, 151 projets, répartis dans toutes les régions du Québec, ont reçu du financement. Dans le Plan d’action interministériel 2022-2025, le ministère de la Santé et des Services sociaux a confié le mandat à l’Institut national de santé publique du Québec d’évaluer ces projets.
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 | 0.068 | 0.071 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".