Problèmes éthiques liés à des pratiques d’échange de seringues et d’accès à la méthadone
Bibliographic record
Abstract
Cet article traite, à l’aide de la petite éthique de Paul Ricoeur, des problèmes éthiques rencontrés dans la pratique de 26 intervenants montréalais oeuvrant auprès de personnes toxicomanes dans des programmes d’échange de seringues et de distribution de méthadone. Ces intervenants rencontrent des difficultés au quotidien, certaines de nature éthique. Les problèmes éthiques ont été classés en deux catégories, dégagées selon les niveaux de relation de la petite éthique de Ricoeur. Premièrement, les problèmes liés aux contextes politique, légal et organisationnel, notamment, la judiciarisation des personnes toxicomanes, le décalage entre la gestion technocratique et les réalités du terrain et les incohérences dans les pratiques et les services. Deuxièmement, les problèmes liés à la pratique sur le plan relationnel dont l’accès aux services pour certaines personnes (mineurs, femmes enceintes, personnes violentes), les relations de proximité avec les aidés, la confidentialité, les relations de pouvoir et la moralisation. Cette étude montre la complexité inhérente des problèmes et la nécessité de les aborder dans un système éthique intégrant toutes les dimensions de l’intervention en réduction des méfaits.
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 | 0.037 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".