Développement d'indicateur d'accessibilité spatiale permettant l'investigation des inégalités socio-territoriales de santé à l'échelle fine
Bibliographic record
Abstract
REMERCIEMENTSJe tiens tout d'abord remercier vivement Sverine Deguen, pour avoir accept de diriger ma thse et pour la confiance que tu m'as accorde tout au long de ce travail.Merci de m'avoir donn l'opportunit de raliser ce travail de recherche.Je tiens te remercier galement pour tes prcieux conseils et ton aide.Merci de m'avoir paul et conseill tout au long de ma thse.Je remercie Marc Souris, mon co-directeur de thse.Je te remercie profondment pour tes nombreux conseils pertinents, pour nos discussions et nos changes qui ont apport beaucoup de rigueur mon travail et qui m'ont systmatiquement permis d'amliorer la vision d'analyse spatiale.Merci Batrice Fervers et Franois Langevin pour avoir accept d'tre les rapporteurs de cette thse.Merci aussi Marc Guggia pour avoir accept de faire partie de mon jury et d'examiner ce travail.Je remercie Nolwenn Le Meur et Wahida Kihal.Merci encore pour vos intrts et vos contributions mon travail.Je remercie Nicolas Rose, mon tuteur de thse ainsi que tous les membres de mon comit de thse, Denis Zmirou-Navier, Etienne Minvielle, et Michel Louazel, pour vos remarques et suggestions qui ont contribu amliorer la qualit de ce travail.J'exprime ma profonde gratitude l'EHESP, et notamment au directeur du dpartement Mthodes quantitatives en sant publique (METIS) Olivier Grimaud.Merci de m'avoir offert l'opportunit de raliser cette thse en formation continue.Merci de m'avoir accord la confiance sur l'organisation du travail et merci pour tes encouragements au quotidien.C'est une telle chance de pouvoir continuer tudier, de pouvoir faire le lien entre les travaux quotidiens et cette thse, et de pouvoir valoriser tout ce travail par un diplme.Je tiens remercier particulirement Sahar Bayat, la directrice adjointe du dpartement METIS.Merci de m'avoir accompagn toutes ces annes, notamment pour les enseignements.Merci de m'avoir toujours encourag, donn de l'assurance, pouss vers l'avant et donn de prcieux conseils.Grce ton soutien, j'ai pu trouver un quilibre et assurer mon travail d'ingnieur informatique et cette thse en mme temps.Un grand merci galement Adlade, qui m'a support pendant ces 4 ans et demi de thse dans notre bureau.Merci pour ta sympathie, ta compagnie, ta bonne humeur et ton sourire au quotidien.Tu es une vritable amie pour moi.Merci de m'avoir donn un si parfait exemple de doctorante modle.Merci galement d'avoir pris le soin de relire l'ensemble de mon manuscrit.Mes remerciements sincres mes chers collgues, notamment Nadine qui m'a aid rsoudre toutes mes difficults administratives.Merci pour ton coute, ta sympathie et ton sourire au quotidien.Merci galement Cindy pour ton aide et ton partage.Et bien sur tous les autres value was more likely to deteriorate than improve.Moreover, edge effect impact can vary widely by health provider type.There is greater variability within the rural IRIS group than within the urban IRIS group.We found a positive correlation between socioeconomic distress variables and composite ISA.Spatial analysis results (such as Moran's spatial autocorrelation index and local indicators of spatial autocorrelation) are not really impacted. Conclusion:Our research has revealed that the inclusion of edge effect results in a minor accessibility variation.This impact has varying levels of intensity according to healthcare provider type and urbanization level.Because it relies on choice of indicator, spatial distribution of facilities and urban organization of the territory studied, edge effect should be considered on a case-by-case basis.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 teacher head, 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".