Options pour une meilleure prise en compte de la gestion des déchets biomédicaux dans un contexte caritatif
Notice bibliographique
Résumé
Les organisations humanitaires spécialisées dans le domaine biomédical sont responsables de l’entrée dans les pays en développement d’une quantité non négligeable de matériel biomédical. Par exemple, pour son exercice 2010-11, Collaboration santé internationale, une organisation non gouvernementale québécoise a expédié près de 260 000 $ en médicaments et fournitures médicales. De même, Action internationale Elora, une organisation non gouvernementale française a expédié à elle seule 30 tonnes de matériel médical à destination de l’Afrique en 2010. Tout ce matériel va inévitablement produire des déchets dont la gestion n’est nulle part prise en compte lors du don. Ce qui fait que sans une prise en compte de la gestion de fin de vie du matériel qu’elles envoient, les associations humanitaires donnent l’impression que la référence au développement durable contenue dans leurs statuts n’est qu’une simple opération de marketing. C’est dans ce contexte que s’inscrit le sujet de ce travail sur la gestion des déchets biomédicaux issus du matériel obtenu suite à des actions humanitaires. L’objectif principal est de mettre en évidence l’impact des déchets biomédicaux en cas de mauvaise gestion. Pour cela, les règlementations et les techniques de traitement en vigueur dans les pays d’origine et de destination du matériel ont été étudiées. Le Québec et la France ont permis d’illustrer le cas des pays d’origine du matériel tandis que le Bénin et le Niger ont servi comme pays en développement. Les résultats de ces études ont mis en lumière la différence entre les deux réalités et le traitement du matériel selon qu’il est dans un pays en développement ou dans un pays développé. Des recommandations à l’intention des organisations humanitaires ont été faites pour que leurs contributions au développement durable des populations des pays en développement soient entières notamment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».