La responsabilité sociale en santé : évolution d’un concept. De l’implication individuelle aux enjeux de développement durable
Bibliographic record
Abstract
Contexte et problématique : Le concept de responsabilité sociale en santé (RSS) prend une importance majeure au moment où les systèmes de santé, comme la société en général, vivent un bouleversement inédit sous l’effet d’une pandémie qui remet au centre de nos préoccupations un nécessaire changement de paradigme. Objectif : Cet article offre une courte rétrospective de ce concept en repartant de l’origine et de l’évolution du concept de RS dans l’entreprise, et réinterroge sous l’éclairage des sciences humaines (philosophie, anthropologie, sociologie) la notion de la responsabilité en tant que telle, mais aussi au sein de l’exercice professionnel en santé. Exégèse : Comment intégrer les préoccupations sociales et environnementales dans la pratique médicale au quotidien sans accabler le professionnel de santé du poids d’une responsabilité déjà prégnante ? Plusieurs hypothèses conditionnent ce processus, parmi lesquelles l’instauration d’une pensée systémique, qui rend seule possible une action transformative, un engagement porté sur les valeurs, une co-gestion de l’ensemble des acteurs de santé avec les parties prenantes. Ces hypothèses dessinent les contours d’une définition élargie de la RSS.
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 | 0.012 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.079 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.006 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".