Do dentists' views on professionalism include moral inclusiveness?
Notice bibliographique
Résumé
To successfully tackle inequity in oral health and access to dental care, it is important to understand how dentists perceive their duty to care for others. The scope of concern for others can be studied through the concepts of moral inclusion, moral community and moral inclusiveness. Moral inclusion is the application of moral values, rules and considerations of fairness towards others. Moral community is the group(s) of people to whom one applies moral inclusion. Moral inclusiveness is the breadth of one’s moral community, and may range from narrow, if one is only concerned for family and friends, to broad, if one is concerned for all of society. To assess these parameters among dentists, a mail survey was sent to 3,201 randomly selected dentists in the Province of Ontario, Canada’s most populous province and the largest dental care market. Moral inclusiveness was measured using a ‘moral community score’, composed of the sum of the responses to a question about the dentist’s duty to care for different social groups. Dentists’ views on moral inclusiveness were measured by their agreement with Likert-type scale questions. While the majority of dentists did agree with morally inclusive views, they also showed bias against specific patient groups. Further, dentists’ demographic and practice characteristics and business considerations were related to having a broad moral community. We contend that moral inclusiveness should be an integral part of dentists’ professionalism, and that understanding the moral inclusiveness of dentists is important to reducing oral health-related inequity.
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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 | 0,020 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».