What are the focal points in bioethics literature? Examining the discussions about everyday ethics in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Everyday ethics refers to those issues which have a sometimes unrecognized moral dimension and that arise regularly within healthcare and research. These issues are often contrasted to dramatic ethics issues (i.e. issues that have seemingly higher stakes such as those arising in acute care situations or with invasive or life-threatening interventions). Claims have been made that scholarly bioethics tends to focus on dramatic ethics to the detriment of everyday ethics discussions. However, empirical evidence showing this has been lacking. Our own research investigating bioethics discussions in the Parkinson’s disease literature suggested this trend. Consequently, we decided to characterize the context and content of the Parkinson’s disease bioethics literature to empirically test the hypothesis that everyday ethics is under discussed. We conducted a broad literature search using the keywords “Parkinson’s disease” AND (“ethics” OR “bioethics”) and classified results inductively based on the context in which the bioethics discussion occurred. In line with our hypothesis and initial observations, we found that there is indeed a greater focus on dramatic ethics where topics such as deep brain stimulation and neuronal cell transplantations, dominated bioethics discussions. Given the potential utility of everyday ethics in improving healthcare and research, this mismatch in focus ought to be addressed. There is a clear need for further understanding and discussion of everyday ethical issues in scholarly bioethics.
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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 | 0,067 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,041 |
| Communication savante | 0,029 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| 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 ».