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Enregistrement W2910842588 · doi:10.7202/1058248ar

Les enjeux éthiques en réadaptation. Un état des lieux de la conceptualisation de notions éthiques

2019· article· fr· W2910842588 sur OpenAlexfundvenueno aff
Marie Goulet, Marie-Josée Drolet

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Bioethics · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à Trois-Rivières
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En réadaptation, l’éthique suscite de plus en plus d’intérêt. Cela dit, peu de réflexions méta-éthiques ont, à ce jour, été menées. C’est pourquoi une recension et une analyse critique de l’usage du concept d’« enjeu éthique » s’avèrent pertinentes. Pour ce faire, une recension systématique et critique des écrits discutant d’enjeux éthiques en réadaptation a été effectuée. Cette recension, qui s’inspire de la méthode développée par McCullough et ses collaborateurs, a permis de recenser et d’analyser 80 articles. Plusieurs caractéristiques et lacunes dans la conceptualisation du concept d’enjeu éthique ont été notées. Trois principaux constats ressortent de l’étude, soit: 1) le corpus de textes étudiés est dominé par l’éthique descriptive; 2) la conceptualisation éthique y est marginale, en ceci que les concepts éthiques sont généralement énoncés sans être définis; et 3) le corpus se caractérise par l’usage d’amalgames et par la multiplication de concepts éthiques imprécis et souvent utilisés comme des synonymes alors qu’ils réfèrent à des phénomènes distincts. Ces lacunes conceptuelles occasionnent des confusions et des imprécisions conceptuelles qui peuvent nuire à la recherche en éthique, à son enseignement et au respect de l’éthique en clinique, de même que discréditer la discipline qu’est l’éthique.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0050,040
Communication savante0,0120,021
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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