Notice bibliographique
Résumé
Healthcare delivery in the UK faces many problems which often raise questions of an ethical nature. In general, the only access to any ethics 'education' available to the public is through media commentary, television soaps and dramas. These commentaries may range from high quality to sensationalist; rather than educate they merely worry and confuse the layperson. This article proposes that the extensive ethical expertise found within the NHS (National Health Service) and the universities that educate its staff should be harnessed in the form of a National Healthcare Ethics Week based on the existing, very successful British National Science Weeks, and the Bioethics Weeks run in Alberta, Canada, to enhance public understanding of ethical issues related to health and wellbeing. The benefits of increased public understanding of healthcare ethics issues could range from improving public responsibility towards the NHS, its staff and resources, encouraging people to think about careers in healthcare, improving partnerships in care between patient, family and healthcare providers and developing greater recognition of the impact of religious and cultural beliefs upon healthcare. Participating in a National Healthcare Ethics Week could help staff 'make a difference' and can be envisaged as the type of personal and professional development that helps attract and retain staff within an organisation. At the moment, the media has appointed itself both public educator and watchdog. A National Healthcare Ethics Week would allow the NHS to take the lead in public healthcare ethics education.
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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 | 0,039 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,025 |
| Communication savante | 0,020 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».