Dilemmas in Military Medical Ethics: A Call for Conceptual Clarity
Notice bibliographique
Résumé
Despite the increase in and evolving nature of armed conflicts, the ethical issues faced by military physicians working in such contexts are still rarely examined in the bioethics literature. Military physicians are members of the military, even if they are non-combatants; and their role is one of healer but also sometimes humanitarian. Some scholars wonder about the moral compatibility of being both a physician and soldier. The ethical conflicts raised in the literature regarding military physicians can be organized into three main perspectives: 1) moral problems in military medicine are particular because of the difficulty of meeting the requirements of traditional bioethical principles; 2) medical codes of ethics and international laws are not well adapted to or are too restrictive for a military context; and 3) physicians are social actors who should either be pacifists, defenders of human rights, politically neutral or promoters of peace. A review of the diverse dilemmas faced by military physicians shows that these differ substantially by level (micro, meso, macro), context and the actors involved, and that they go beyond issues of patient interests. Like medicine in general, military medicine is complex and touches on potentially contested views of the roles and obligations of the physician. Greater conceptual clarity is thus needed in discussions about military medical ethics.
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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 | 0,127 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,151 |
| Communication savante | 0,034 | 0,079 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,059 |
| 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 ».