Prolonger la vie ou envisager la mort ? Quelques enjeux de la prise de décision lors de maladies graves
Bibliographic record
Abstract
En milieu hospitalier, la vie et la mort se côtoient de près, engageant avec elles des réflexions sur des notions centrales de qualité de vie et de mort, de choix (poursuite ou arrêt de soins actifs), de prise de décision et de légitimité des acteurs (patients, familles, soignants) dans ce processus. Dans cet article, nous proposons une réflexion sur les défis et les enjeux posés par la prise de décision lors de maladies graves, sur les interrogations qu’elle soulève et les pistes à explorer. Inspirées par nos travaux ethnographiques en milieux hospitaliers québécois et canadiens, cette réflexion s’articule autour de plusieurs dimensions dont la pluralité des acteurs intervenant dans cette prise de décision qui module le projet thérapeutique et l’incertitude comme partie prenante de ce processus. Nous interrogeons les normes et valeurs mises en acte dans ce contexte et nous montrons comment, au final, l’orientation thérapeutique devient un espace dans lequel différents mondes moraux peuvent se rencontrer.
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 | 0.012 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.055 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".