Développer une culture de l’éthique en recherche interventionnelle en santé des populations
Bibliographic record
Abstract
La recherche interventionnelle en santé des populations (RISP) est un champ particulier de la recherche en santé. Elle vise à produire des connaissances qui contribuent à améliorer durablement la santé à l’échelle des populations en favorisant l’implantation de solutions intersectorielles adaptées aux réalités sociales. Malgré les enjeux éthiques que suscite nécessairement son calendrier social, l’éthique de la RISP est encore très peu formalisée, ce qui pourrait avoir pour effet de limiter sa portée sur l’équité en santé. La présente contribution vise à mettre en lumière certains de ces enjeux et appelle les chercheurs du domaine à développer une culture de l’éthique en RISP. Trois avenues de réflexion complémentaires sont proposées : élaborer une conception éthique propre à ce champ, promouvoir un espace de réflexion critique qui facilite la décision éthique en RISP, et développer la compétence éthique en RISP pour laquelle un ensemble préliminaire d’éléments est avancé.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.063 | 0.232 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.011 | 0.034 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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.
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".