Développer une culture de l’éthique en recherche interventionnelle en santé des populations
Notice bibliographique
Résumé
La recherche interventionnelle en santé des populations (RISP) est un champ particulier de la recherche en santé. Elle vise à produire des connaissances qui contribuent à améliorer durablement la santé à l’échelle des populations en favorisant l’implantation de solutions intersectorielles adaptées aux réalités sociales. Malgré les enjeux éthiques que suscite nécessairement son calendrier social, l’éthique de la RISP est encore très peu formalisée, ce qui pourrait avoir pour effet de limiter sa portée sur l’équité en santé. La présente contribution vise à mettre en lumière certains de ces enjeux et appelle les chercheurs du domaine à développer une culture de l’éthique en RISP. Trois avenues de réflexion complémentaires sont proposées : élaborer une conception éthique propre à ce champ, promouvoir un espace de réflexion critique qui facilite la décision éthique en RISP, et développer la compétence éthique en RISP pour laquelle un ensemble préliminaire d’éléments est avancé.
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 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 | 0,247 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,051 |
| Communication savante | 0,022 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».