L'insupportable improductivité du régime de santé du Québec : une histoire de la poursuite de la valorisation de la santé populationnelle, de l'ordinateur à l'intelligence artificielle
Bibliographic record
Abstract
Depuis 2016, une alliance se dessine entre l’industrie des données et le régime public de santé du Québec. Ce partenariat ouvre une avenue originale pour la quête historique de valorisation de la santé populationnelle qui a traversé toute l’existence de ce régime. Inspirée des questionnements propres au paradigme reproductif, la thèse explore le rôle historique des technologies de données – de l’ordinateur jusqu’à l’intelligence artificielle – dans le déplacement de la ligne de valeur de la santé populationnelle et la conséquente redéfinition des fonctions productives qui ont été accordées au régime public de santé du Québec depuis sa fondation. En s’intéressant aux mécanismes élaborés en vue de surpasser l’improductivité du domaine de la santé, la recherche s’inscrit dans la lignée des préoccupations propres aux théories féministes de la reproduction qui visent à comprendre les relations qui unissent la sphère de la production à celle de la reproduction. La contribution théorique majeure de cette thèse est le développement d’une approche sociomatérielle critique des savoirs ancrée dans le courant critique de l’économie politique et culturelle. En ce sens, la recherche a décentré l’attention des dispositifs de contrôle de la population pour la concentrer sur les mécanismes de valorisation qui motivent, en amont, ce contrôle. En envisageant les savoirs comme le résultat d’un processus social de production de sens, la perspective communicationnelle dirige la critique vers les déterminants culturels de l’organisation de la production. À cet effet, l’analyse du rôle des technologies de données, en orientant le regard vers la matérialité des savoirs, mène à aborder les enjeux relatifs à la concentration des pouvoirs en position de contrôle de leur production. La thèse a ainsi saisi le déplacement de la ligne de valeur de la santé populationnelle en exposant les mouvements de création et de dislocation des monopoles de savoirs qui ont affecté le régime public de santé, de sa création à aujourd’hui. Trois moments distincts ont été étudiés : le moment précédant la mise en œuvre du régime de santé du Québec (1966-1971), la période précédant son informatisation dans les années 1990 (1986-1989) et, enfin, les débuts de son alliance avec l’industrie des données (2016-2020). L’analyse des intentions et des conditions matérielles de constitution de savoirs (institutionnelles, organisationnelles et techniques) a permis de cibler deux modes de valorisation qui distinguent nettement les projets de mise en productivité du régime public des années 1960 et 1980 des initiatives, plus contemporaines, de la fin des années 2010. Au Québec, la création d’un régime de santé contrôlé publiquement découle de la volonté de ses concepteurs de profiter des avancées techniques des ordinateurs pour entreprendre un virage vers l’économie des services. L’État dominait ce modèle économique, car il était le seul acteur en mesure de contrôler les moyens de production et de capter la valeur de la santé populationnelle. Le projet de réforme institutionnelle formulé à la fin des années 1980 réactualisa quant à lui les idéaux du programme initial en réorientant le régime de santé vers ses objectifs de productivité : les savoirs produits grâce aux microordinateurs serviraient l’optimisation de la production du capital humain. À la fin du XXe siècle, les savoirs prirent un nouveau statut économique qui, au cours des années 2010, reconfigura les modes de valorisation de la santé populationnelle. L’exploitation privée des données de santé de la population témoigne ainsi d’un récent bouleversement du monopole étatique de savoirs sur la santé populationnelle : si l’État contrôle toujours les moyens de production des savoirs, leur production répond désormais aux intérêts d’acteurs de l’industrie des données. La thèse montre donc que, depuis les années 1960 jusqu’à aujourd’hui, la réorganisation de la production des savoirs sur la santé populationnelle a tendu vers le dépassement des limites qui freinent la création de valeur dans le champ reproductif. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : régime public de santé du Québec, monopole de savoirs, valorisation, sociomatérialité des savoirs, technologies de données
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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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".