Notice bibliographique
Résumé
We live in an age of evidence-based healthcare, where the concept of evidence has been avidly and often uncritically embraced as a symbol of legitimacy, truth, and justice. By letting the evidence dictate healthcare decision making from the bedside to the policy level, the normative claims that inform decision making appear to be negotiated fairly—without subjectivity, prejudice, or bias. Thus, the term ‘‘evidence-based’’ is typically read in the health sciences as the empirically adequate standard of reasonable practice and a means for increasing certainty. Supporters believe that evidence-based medicine (EBM) can introduce rational order to the deliberative processes of healthcare decision making. It is perhaps puzzling, then, to come across critical perspectives (typically arising from the humanities and the more theory-driven social sciences) raising concerns about a seeming technogovernance being introduced by this deferral to the evidence where power interests can be obfuscated by way of technical resolve. The critics holding this minority view argue that technological solutions to problems of knowledge and practice cannot replace medicine’s normative content. Against EBM’s democratic leanings toward transparency and accountability, medical criteria alone cannot decide valueladen ethically charged decisions. This paper attempts to explain and evaluate this important debate in the philosophy of medicine, focusing specifically on the dispute over 'evidence-based women's health'.
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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 | 0,032 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,055 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».