ETHICAL ANALYSIS IN PUBLIC HEALTH PRACTICE: A MULTI-SECTORAL MIXED-METHODS STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: All decisions in public health practice involve implicit value judgements, and many involve explicit reference to ethical principles. Despite the increased awareness, interest and literature in Public Health Ethics in the past decade, there remains little understanding of what public health practitioners or trainees mean by ethics, what meta-ethical foundations shape their approach to ethical dilemmas, and what prior training in ethics they have had or wish to have. This study aims to answer some of these questions and will serve as the basis for the development of resources to aid public health decision-making. Method: Qualitative and quantitative data were collected from public health practitioners by means of paper and web-based surveys, as well as structured interviews. Data was coded and analysed using SPSS 15. Results: 16/20 trainees, 70/150 Canadian practitioners, and 508/2058 American practitioners responded to the survey; 10 interviews were conducted. There was remarkable heterogeneity of responses regarding prioritization of values and meta-ethical justification of ethical norms. Respondents reported little training in ethics and considerable in enhancing their skills. Conflict between ethical imperatives and the law were a prominent feature of American, but not Canadian respondents. Conclusions: Public Health practitioners hold a variety of disparate views regarding ethics in public health. These translate into different understandings of the goals and means of public health, with far reaching implications in all spheres of practice. A Public Health Ethical Reflection tool was developed to enhance ethical awareness in goal setting, planning and implementation of public health interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,092 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».