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Record W3027721468 · doi:10.1051/pmed/2020020

Praticiens de terrain et responsabilité sociale en santé : enjeux et attentes

2019· article· fr· W3027721468 on OpenAlexaff
Bernard Millette, Marie Cauli, Sanaa Merimi, Dominique Pestiaux

Bibliographic record

VenuePédagogie médicale · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceRSSHumanitiesPhilosophyComputer science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Problématique : La responsabilité sociale en santé (RSS) a d’abord été définie en lien avec les institutions de formation des professionnels de santé. Mais, que signifie être socialement responsable pour un intervenant de proximité ? Quelles sont les compétences pour une pratique socialement responsable au niveau « micro », celui de la rencontre patient-professionnel de santé ? Tels sont les enjeux que cet article explore. Exégèse : À partir de deux vignettes de consultation, les auteurs abordent plusieurs questions-clés en lien avec la RSS des professionnels de proximité (actions et attitudes du praticien, impacts des déterminants sociaux de la santé, questions vives de société tel l’accès aux soins pour les démunis, l’observation de maltraitance, les dilemmes de l’euthanasie…). Des réponses socialement responsables à ces enjeux sont évoquées (compétence professionnelle, habiletés communicationnelles, mais aussi pertinence d’une anamnèse sociale pour identifier et agir en fonction des déterminants sociaux influençant la santé des patients…). Discussion : Les auteurs questionnent la volonté des professionnels de santé de répondre aux défis de la RSS. L’enjeu de la formation à la RSS est aussi évoqué en proposant que des stratégies soient développées pour favoriser l’intégration progressive de la valeur « RSS » à l’identité professionnelle. Conclusion : Le professionnel de santé socialement responsable agit, informe, met en lien les uns souffrant avec les autres qui peuvent les aider. Il participe aux plaidoyers et actions pour réduire ou faire disparaître certains obstacles sociaux à la santé des individus et communautés. Il est prêt à évaluer et, au besoin, modifier ses pratiques et son environnement.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.019
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.407
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0190.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.004

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 head0.072
GPT teacher head0.461
Teacher spread0.389 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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

Citations2
Published2019
Admission routes1
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