Étude comparative internationale sur les enjeux sociaux, politiques, environnementaux, d’intégration, de résilience et de santé mentale
Bibliographic record
Abstract
Ce chapitre compare la prise en compte de six enjeux en soins primaires (politiques, environnementaux, sociaux, santé mentale, intégration des soins et résilience) en Belgique, France, Québec et Suisse. Trente-cinq indicateurs ont été développés et renseignés par des experts pour analyser ces aspects. Les résultats montrent des différences notables : le Québec et la Belgique sont plus avancés dans l’interprofessionnalité et l’intégration des soins, tandis que la France et la Suisse restent plus médico-centrées. Les enjeux environnementaux et la résilience sont globalement peu pris en compte. L’intégration entre soins primaires et santé publique est limitée, bien que jugée essentielle pour la planification sanitaire et la résilience. Par ailleurs, la gouvernance influence ces différences : le Québec, avec une organisation centralisée et régulée, favorise davantage l’innovation en soins primaires que la Suisse, dont le système libéral entrave la coordination interprofessionnelle. L’étude souligne l’importance de politiques adaptées pour renforcer l’accessibilité et la qualité des soins primaires. Elle propose d’approfondir ces analyses et d’inspirer des réformes en s’appuyant sur les meilleures pratiques internationales, afin d’améliorer la résilience et l’efficacité des systèmes de santé face aux défis actuels et futurs.
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 | 0.010 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.028 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".