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Enregistrement W4242071980 · doi:10.7202/1078373ar

Le triage en services d’urgence en temps de pandémie au Québec : l’outil en tant que stratégie micropolitique d’un agencement biopolitique

2021· article· fr· W4242071980 sur OpenAlexaffvenueabout
Yan Grenier, Loïc Andrien, Coralie Sarrazin, Patrick Fougeyrollas

Notice bibliographique

RevueAequitas Revue de développement humain handicap et changement social · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesTriagePolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyPhilosophyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Québec, la crise de la COVID-19 a mis en lumière la mise en place, sans annonce publique, d’un protocole de triage par le gouvernement québécois. Celui-ci a été l’objet de critique en raison de la discrimination qu’il entretenait envers les personnes ayant des incapacités et les aînés dans l’accès aux ressources. L’article cherche à replacer l’outil de triage en tant que machine micropolitique dans un agencement plus large afin de mieux comprendre l’orientation utilitariste de ce dispositif sanitaire de crise. Le choix quant à l’allocation de ressources repose sur un calcul entre le potentiel de survie des personnes et le coût de cet effort afin de préserver le système hospitalier et des discriminations s’installent rapidement au moment du choix. L’article montre, par le biais d’une analyse de la machine triage et de l’agencement duquel il découle, son origine militaire et impériale dans les guerres napoléoniennes, mais aussi que le protocole tend à externaliser et à automatiser des décisions anciennement prises par les médecins. Le propos s’installe dans une considération politique à la fois d’un capacitisme évident par l’infrastructure sanitaire, mais aussi d’un agencement biopolitique qui le produit et le transmet par ses machines.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,342 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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