Comprendre la privatisation en santé par l’austérité permanente : le cas du Québec de 2000 à 2018
Bibliographic record
Abstract
La privatisation de la santé trace une tension au sein de la conception de l’État-providence québécois. Alors que le réseau de santé se caractérise par des principes de gratuité d’accès et d’universalisme par une opération publique, des centres médicaux spécialisés privés commencent à opérer au sein de l’appareil sociosanitaire. L’étude de cette tension, relevée par des acteurs politiques, syndicaux et communautaires, demande une clarification de la privatisation. Dans le contexte administratif, la privatisation en santé répond à des principes de la nouvelle gestion publique. Toutefois, comment la privatisation en santé s’opère-t-elle dans ce contexte? Mobilisant le cadre explicatif de l’austérité permanente de Paul Pierson, ce mémoire explore la logique institutionnelle de la privatisation de l’octroi de soins. L’analyse des rapports gouvernementaux québécois en santé, ainsi que des réformes administratives depuis le début du XXIe siècle démontrent que l’interaction de la rationalisation de l’administration publique, du contrôle des dépenses et de la recommodification explique l’implantation du secteur privé à but lucratif dans l’octroi de soins.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".