Les principes d’équité et d’utilité dans l’allocation des ressources limitées en situation de pandémie
Bibliographic record
Abstract
La pandémie de COVID-19 remet à l’honneur la question éthique de l’allocation des ressources limitées, en termes d’accès à des soins intensifs et à des respirateurs. Se pose la question éthique suivante : sur quels principes éthiques se baser pour effectuer le triage des patients qui auront accès aux ressources quand elles sont insuffisantes pour répondre aux besoins de tous? Pour en débattre, deux références historiques de triage sont d’abord présentées ; l’une s’appuie sur un principe égalitaire de réponse aux besoins individuels, l’autre sur un principe d’utilité sociale. Après avoir défini les conditions d’équité en tant qu’égalité procédurale et réponse adéquate aux besoins, deux types de protocoles sont étudiés en mettant l’accent sur les critères d’équité et d’utilité qu’ils préconisent. Les types de protocoles sont ensuite comparés en présentant leurs forces et leurs limites dans la réponse qu’ils apportent aux besoins populationnels et individuels. Notre analyse met en évidence la difficile conciliation entre les objectifs populationnels et les objectifs cliniques en situation de pandémie, tout en montrant qu’un protocole qui utilise comme outil le Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) facilite cette conciliation.
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 | 0.158 | 0.269 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.004 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| 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".