Ethical Moments in Practice: the nursing ‘how are you?’ revisited
Notice bibliographique
Résumé
In seeking for an understanding of ethical practices in health care situations, our challenge is always both to recognize and respond to the call of individuals in need. In attuning ourselves to the call of the vulnerable other an ethical moment arises. Asking 'how are you?' in health care practice is our very first possibility to learn how a particular person finds herself or himself in this particular situation. Here, 'how are you?' shows itself as an ethical question that opens up a relational space that calls forth a response. It is a way to understand the situated moments in which we are already that enables us to act respectfully. Our ethical frameworks assist us in trying to decide what is the right thing to do given a set of circumstances. Yet there is a prior step that already calls us to ethical attention; this is when we ask 'how are you?', which transforms a seemingly small interaction into an ethical moment. 'How are you?' is a question that turns us back to who we are as health care professionals and calls us to be more deeply attentive to the moment. When we sincerely ask 'how are you?' we enact our ethical commitments to one another.
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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 | 0,017 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,029 |
| Communication savante | 0,010 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».