La stérilisation volontaire chez les femmes sans enfant de moins 30 ans : dilemme éthique et déontologique
Bibliographic record
Abstract
Avec les modifications sociales des dernières décennies, particulièrement avec l’avènement de l’avortement, de la contraception et de la libéralisation du marché du travail, les femmes ont pu trouver leur place hors de leur rôle de mère et se construire en tant qu’individu propre, non résumé à un rôle reproductif. Ainsi, pour bien des raisons que nous allons présenter, certaines femmes désirent et font le choix de rester sans enfant, elles sont, dans ce cas, appeléeschildfree(c’est-à-dire, sans enfant par choix). C’est notamment le cas de jeunes femmes de moins 30 ans qui, par peur notamment d’une grossesse non désirée, vont s’orienter vers la ligature tubaire plutôt que vers des méthodes dites non définitives. Cependant, nos sociétés occidentales sont encore assez pronatalistes, et cette décision de mettre un terme à leur capacité reproductive choque et interpelle. Le personnel soignant, et plus précisément les médecins, confronté à ces demandes de stérilisations les rejette souvent lorsqu’elles sont faites par des femmes sans enfants de moins 30 ans, en s’appuyant sur plusieurs justifications que nous allons expliciter, dont la peur d’apparition de regrets chez celle-ci. Il ressort de cette situation une confrontation entre le principe d’autonomie de la personne qui s’exprime par le respect de sa décision d’agent autonome d’une part et, d’autre part, la déontologie du médecin, encore parfois teintée d’un certain paternalisme. Nous allons donc analyser ce dilemme éthique et tenter d’apporter quelques pistes de recommandations pour une prise en charge plus adaptée de ces situations, grâce notamment à l’approche de l’éthique narrative et du partenariat relationnel, aussi appelé leMontreal Model.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".