Les inégalités sociales de santé au Québec
Bibliographic record
Abstract
Partout dans le monde, on constate non seulement la persistance, mais bien le creusement des inégalités en matière de santé. Le Québec ne fait pas exception : on a estimé qu'environ cinq ans d'espérance de vie et près de quinze années de vie en bonne santé y séparent les populations les plus défavorisées des groupes les plus avantagés. Cet écart ne s'explique qu'en partie par l'inégale répartition des ressources matérielles. Les causes sont à l'évidence plus complexes, et il convient de les définir avec le plus de rigueur possible. Soutenu par le Réseau de recherche en santé des populations du Québec, cet ouvrage rassemble les contributions d'auteurs aux expertises très diverses. L'épidémiologie sociale et la sociologie, mais aussi la psychologie, la géographie, l'anthropologie, la neurobiologie et l'évaluation de programmes comptent ainsi parmi les voies empruntées pour aborder un objet d'étude en pleine évolution. Les solutions à cet important problème de santé publique et d'équité passeront en effet par le partage des connaissances et la complémentarité des perspectives.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".