Towards a decision support tool in territorial engineering applied to the geolocation of health centers
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.
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 | 0.004 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.005 |
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".