Bibliographic record
Abstract
Le but de cet article est de revoir les principaux règlements, scandales et questions posés par les recherches cliniques Nord/Sud à la lumière de 2 principes fondamentaux d’éthique de la recherche : ceux de l’autonomie et de la justice. Aujourd’hui, le débat sur les standards de soins à appliquer dans le cadre des recherches cliniques exportées du Nord vers le Sud, alimente la discussion. Par ailleurs, le paragraphe 30 de la Déclaration d’Helsinki, version 2000, fait l’objet de différentes propositions d’amendement. Il stipule que « tous les patients ayant participé à une étude doivent être assurés de bénéficier à son terme des moyens diagnostiques, thérapeutiques et de prévention dont l’étude aura démontré la supériorité ». Une note explicative y a été ajoutée par l’Association Médicale Mondiale (AMM) en 2004 : les sujets d’étude bénéficieront dans la mesure du possible, des avantages qui en découleraient et qu’ils auraient accès à toute thérapie possible disponible. Pour certains, cela a affaibli le sens de justice que ce paragraphe amenait aux recherches. Plusieurs sont en quête d’un moyen pour établir plus d’équité dans les recherches médicales Nord/Sud. L’un des principes du Commerce équitable est de vendre les produits à un prix plus juste, fixé après dialogue et discussion avec les communautés régionales et locales. Peut-on trouver dans le modèle du commerce équitable des idées applicables aux recherches cliniques Nord/Sud ?
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 | 0.257 | 0.299 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.043 |
| Scholarly communication | 0.036 | 0.026 |
| Open science | 0.005 | 0.021 |
| Research integrity | 0.013 | 0.019 |
| 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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier 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".