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Record W2301741320 · doi:10.71781/25537

La bioéthique et les conflits armés : la réflexion éthique des médecins militaires

2014· dissertation· fr· W2301741320 on OpenAlexfundaboutno aff
Christiane Rochon

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2014
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth and Conflict Studies
Canadian institutionsnot available
FundersMinistère de la Défense NationaleCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Medical AssociationCanadian Armed ForcesMcGill UniversityUniversity of OttawaBritish Medical AssociationUnited NationsNorth Atlantic Treaty Organization
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le but de la recherche est d’étudier les tensions éthiques que peuvent vivre les médecins militaires, qui doivent agir à la fois comme soignants, militaires (même s’ils sont non combattants) et parfois comme acteurs humanitaires. Parmi la littérature sur l’éthique de la médecine militaire, les dilemmes la concernant sont souvent présentés comme le fruit de pressions réelles ou perçues provenant de l’institution militaire, des règles, codes, lois ou de politiques, ceci afin de détourner le médecin de son but premier, soit l’intérêt du patient. Pour mieux comprendre les défis éthiques auxquels sont confrontés les médecins militaires canadiens et comment ceux-ci les traitent, la recherche utilise une approche de bioéthique empirique. À partir d’une analyse de la littérature, nous examinons les dilemmes éthiques des médecins militaires, le concept de profession, ainsi que les codes d’éthique (médicaux et militaires) canadiens. L’expérience éthique est ensuite explorée à partir d’entrevues semi-directives effectuées auprès de quatorze médecins militaires ayant participé à des missions opérationnelles, notamment à Kandahar en Afghanistan, entre 2006 et 2010. Les résultats, tant conceptuels qu’empiriques, nous indiquent que plusieurs nuances s’imposent. Tout d’abord, les médecins militaires canadiens ne vivent pas les dilemmes tels qu’ils sont présentés dans la littérature, ni en nombre ni en fréquence. Ils sont conscients qu’ils doivent à la fois tenir compte de l’intérêt du patient et du bien commun, mais n’en ressentent pas pour autant un sentiment de double loyauté professionnelle. De plus, ils ont l’impression de partager l’objectif de la mission qui est de maintenir la force de combat. Des distinctions s’imposent aussi entre les médecins eux-mêmes, dans la conception qu’ils se font de leur profession, ainsi que dans les contextes (opération ou garnison), selon le type de travail qu’ils exercent (généraliste ou spécialiste). Les principaux défis éthiques rapportés portent sur les inégalités de soins entre les soldats de la coalition et les victimes locales (soldats et civils), ainsi que sur le manque de ressources, engendrant des décisions cliniques éprouvantes. Un résultat étonnant des entrevues est la présence de deux groupes distincts au plan de l’identification professionnelle. Huit médecins militaires se considèrent avant tout comme médecin, alors que les six autres ne sont pas arrivés à accorder une priorité à l’une ou l’autre des professions. Ces deux groupes se différencient également sur d’autres plans, comme le nombre et le type de défis éthiques identifiés, ainsi que les mécanismes de résolution des dilemmes utilisés. Malgré les formations éthiques offertes par l’institution, des lacunes subsistent dans la capacité d’identification des expériences éthiques et des valeurs impliquées, de même que des mécanismes de résolution utilisés. Compte tenu du faible échantillonnage, ces résultats sont difficilement généralisables. Néanmoins, ils peuvent nous inspirer au niveau théorique en faisant ressortir le caractère multidimensionnel de la médecine militaire, ainsi qu’au niveau pratique en nous permettant de suggérer des éléments de formation facilitant la réflexion éthique des médecins militaires.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.046
metaresearch head score (Gemma)0.057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.046
Threshold uncertainty score0.245

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0460.057
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0100.052
Scholarly communication0.0200.016
Open science0.0020.011
Research integrity0.0080.017
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.002

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.287
Teacher spread0.266 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations1
Published2014
Admission routes2
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