Forgiveness as morally serious response to errors in healthcare: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Retribution is often seen as a morally serious response to errors and undesirable behaviors, typically expressed through blame, punishment, and exclusion. These actions are meant to uphold professional standards, deter future wrongdoing, and restore moral balance. However, I argue that while retribution addresses certain ethical concerns, it is incomplete and can be counterproductive, particularly for patient safety and organizational learning. Systems that focus primarily on individual blame risk fostering underreporting, entrenching learning disabilities, and exacerbating harm. In this paper I propose that forgiveness — the foregoing of vindictive resentment toward a wrongdoer — offers a morally serious alternative. It facilitates accountability, restoration, and healing without trivializing the ethical weight of the harm done. By encouraging forward-looking accountability, forgiveness allows the wrongdoer to acknowledge their mistakes, make amends, and help improve practice. This not only respects the humanity of everyone involved, and addresses emotional and relational consequences, but also recognizes the systemic factors that contribute to errors. I outline concrete steps for integrating forgiveness into healthcare’s post-incident processes, balancing accountability with the need for healing and systemic change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».