Certification de l’éthique et enjeux éthiques de la certification dans le réseau de la santé et des services sociaux du Québec
Bibliographic record
Abstract
Le réseau de la santé et des services sociaux du Québec a subi une transformation majeure qui a fait passer le nombre d’établissements de 182 à 34 créant ainsi des mégastructures. Ces mégaétablissements auront à composer avec plusieurs défis éthiques liés principalement à cette restructuration du réseau et des constantes transformations : évolution rapide de la science, nouvelles technologies, de l’intelligence artificielle et des réseaux sociaux qui s’ajoute aux contraintes existantes : financement des soins et services, privatisation des soins, rapport des professionnels avec leurs clientèles, etc. Ces mégaorganisations de santé devront témoigner de la probité de leur gouvernance, des moyens et des résultats. Elles doivent innover et se tourner vers une gouvernance éthique empreinte de valeurs de transparence et d’ouverture obligeant un changement radical de la culture organisationnelle préalable à une certification éthique. Un management éthique permettrait au personnel de l’établissement de se donner l’espace réflexif et de favoriser le dialogue pour composer avec les risques éthiques et de prévenir les crises. Une certification éthique témoignerait d’une véritable appropriation des compétences éthiques du personnel de l’organisation.
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 | 0.019 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".