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Record W319452363 · doi:10.71781/26254

Guider la pratique et la formation éthique des professionnels de la santé : établir les fondements du modèle de la déontologie réflexive (MDR)

2014· dissertation· fr· W319452363 on OpenAlexfundaboutno aff
Marie-Josée Potvin

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité de Montréal
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Si l’approche par compétences au Canada et aux États-Unis est particulièrement valorisée pour orienter la pratique des professionnels de la santé (PDS) – et en bioéthique clinique –, les travaux permettant de mieux comprendre les fondements psychologiques, ontologiques et philosophiques de ces compétences sont peu présents dans la littérature en bioéthique. Les principaux outils actuellement disponibles se divisent généralement en quatre principales catégories : 1) les documents officiels (codes de déontologie, règlements institutionnels, etc.); 2) les principales théories éthiques (éthique de la discussion, éthique de la vertu, principisme, etc.); 3) les ouvrages de référence scientifiques; 4) les outils de prise de décision éthique. Ces documents sont des incontournables pour les bioéthiciens et les PDS, mais leur disparité, voire leur contenu parfois contradictoire, jumelée à une compréhension limitée de l’éthique, est souvent source de confusion dans les processus décisionnels et peut être la cause de comportements ne répondant pas aux standards éthiques des pratiques professionnelles. Notre recherche constitue une réflexion qui s’inscrit en amont de ces outils dont le caractère pragmatique a le désavantage de simplifier la réflexion théorique au profit de données plus concrètes. Nos travaux visent à développer les bases d’un modèle flexible et inclusif – le modèle de la déontologie réflexive (MDR) – permettant de : 1) poser les principaux repères philosophiques, sociaux et déontologiques des problématiques éthiques rencontrées en pratique; 2) saisir les principales tensions éthiques inhérentes à cette complexité; 3) mieux comprendre, dans une perspective psychologique et développementale, les exigences personnelles et professionnelles qu’impose le statut de professionnel de la santé dans le contexte actuel des soins de santé. Entreprise théorique, ce projet consiste principalement à mettre en relation dynamique un ensemble de dimensions (légale, éthique, clinique, sociale, psychologique) à l’oeuvre dans la rencontre du bioéthicien et du PDS avec la complexité des situations éthiques, en s’inspirant du concept de sensibilité éthique de la « petite éthique » de Paul Ricoeur (1990), du modèle des quatre composantes de Rest (1994) et de la théorie du soi et des modes identitaires d’Augusto Blasi (1993). Ce processus implique trois étapes successives : 1) une mise en ii perspective de la posture épistémologique particulière du bioéthicien et du PDS à la lumière de la « petite éthique » de Ricoeur; 2) une revue de la littérature interdisciplinaire sur le concept de sensibilité éthique afin d’en proposer une définition et de le mettre en perspective avec d’autres compétences éthiques; 3) le développement d’un cadre de référence en matière d’identité éthique professionnelle (professional ethics identity tendencies, PEIT), inspiré de la théorie du soi et des modes identitaires de Blasi. Ces PEIT proposent un repère normatif aux exigences liées à la construction de l'identité en contexte de pratique des PDS et suggèrent des pistes de réflexion quant à la formation et à la recherche en éthique professionnelle. Cette recherche souhaite établir des fondements théoriques pour le développement ultérieur du modèle de la déontologie réflexive (MDR).

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.030
metaresearch head score (Gemma)0.027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.231
Threshold uncertainty score0.460

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0300.027
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.004
Science and technology studies0.0060.037
Scholarly communication0.0180.013
Open science0.0040.006
Research integrity0.0060.007
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.116
GPT teacher head0.510
Teacher spread0.395 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreOther

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

Citations0
Published2014
Admission routes2
Has abstractyes

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