L'expérimentation humaine : l'intégration des règles bioéthiques en droit québécois
Bibliographic record
Abstract
Depuis plus de 50 ans, des organismes non gouvernementaux et des associations professionnelles ont établi des règles de conduite normatives dans le domaine de l'expérimentation humaine. Ces règles, à caractère bioéthique, sont abondantes et proviennent de sources multiples. Techniquement, il semble que ces règles n'ont qu'une valeur morale. Par conséquent, elles ne peuvent être interprétées de façon absolue et elles constituent plutôt un guide qui peut être modulé au gré des circonstances. Malgré les distinctions importantes entre la bioéthique et le droit, nous soumettons que celui-ci a conféré aux règles bioéthiques une sanction qui dépasse le champ moral. Non seulement les tendances qui s'en dégagent et le mécanisme de réflexion qui les sous-tende sont récupérés par le droit, mais certaines règles sont intégrées dans le corpus juridique par l'entremise de la législation, de la jurisprudence et de la doctrine. Le texte qui suit veut en faire la démonstration. Dans un premier temps, nous examinerons certaines caractéristiques de la bioéthique. Plus particulièrement, ses origines, son champ d'application et certaines règles qui gouvernent l'éthique de la recherche seront étudiés. Dans un second temps, nous analyserons la rencontre du droit avec la bioéthique. Nous étudierons alors la pression exercée sur le droit, les influences de la bioéthique sur la norme légale et l'intégration des règles bioéthiques dans le corpus juridique québécois.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".