Towards a decision support tool in territorial engineering applied to the geolocation of health centers
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Dans une société occidentale vieillissante avec des personnes âgées grandes consommatrices de soins de santé et dont les coûts s’envolent d’année en année, les gestionnaires des politiques de santé doivent faire face à des défis contradictoires : comment offrir une protection de la santé à la pointe de la recherche pour tous, à un coût acceptable par chacun et supportable pour la collectivité. Une gestion trop rigoureuse se limitant à la seule comptabilité des dépenses de santé risquerait de nuire à la solidarité intergénérationnelle en sacrifiant sur l’hôtel de la rentabilité certaines populations vulnérables. Dans cet esprit, notre outil d’aide à la décision devrait permettre à nos décisionnaires et politiques de trouver des solutions alternatives pour rétablir une certaine équité, dans notre cas d’accessibilité aux soins, et ainsi garantir une justice sociale durable, liant de toute société développée. Nous avons testé notre outil sur deux territoires aux caractéristiques géographiques et démographiques très différentes, le département du Bas-Rhin situé à l’est de la France, densément peuplé, et la région administrative de l’Estrie, située au sud-est de la province du Québec au Canada, avec une densité de population nettement moindre. Notre outil n’est très certainement qu’une partie de la réponse aux enjeux de santé évoqués, mais son intérêt et son originalité résident aussi dans le fait qu’il peut être aisément transférable à d’autres milieux organisationnels.
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.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it