Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article showcases the relevance and complementarity of commonly used bioethics theories and frameworks for thinking about the challenges and moral tensions that (may) arise in efforts to move toward a more sustainable and ecological healthcare sector. It presents critical insights from deontology, consequentialism, virtue ethics, contractualism, modern casuistry, justice theories, and feminist approaches to bioethics, and points to important lessons from each of these for a green healthcare ethics in which acknowledging and dealing with potential, real, or apparent trade-offs is central. While ideal moral theories and frameworks such as deontology, consequentialism and virtue ethics can offer relevant normative principles to guide change at individual, organizational, and societal levels, other approaches such as contractualism and casuistry can offer practical and procedural guidance for addressing trade-off situations. In addition, justice theories and feminist approaches can offer normative grounds, respectively, for determining how to appropriately and equitably distributing the benefits, risks and burdens of specific initiatives or policies that are envisioned for transitioning to green healthcare sector, and for better understanding the role of complex human–human and human–environment relations and interdependencies in these discussions. These lessons provide foundations for the development of a comprehensive ethical framework, and we advocate for their future integration into a trade-off ethics .
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».