Recrutement et consentement à la recherche : réalités et défis éthiques
Bibliographic record
Abstract
1. « Consentez-vous (toujours) à participer à ma recherche ?» Processus de demande et de renouvellement de consentement/ d'assentiment à des personnes vulnérables (http://www.acfas.ca/evenements/congres/programme/83/enjeux-recherche/29/c)Objectivité et bienveillance du chercheur à l'égard du sujet de recherche Michel T. Giroux, avocat et docteur en philosophie, directeur de l'Institut de consultation et de recherche en éthique et en droit (ICRED), président du Comité d'éthique de la recherche des établissements du Centre de recherche interdisciplinaire en réadaptation du Montréal métropolitain (CRIR), président du Comité d'éthique de la recherche Biobanque Genizon chez Génome Québec, professeur associé au département de médecine sociale et préventive à la Faculté de médecine de l'Université Laval.Résumé : Celui qui accepte de contribuer à un projet de recherche est fréquemment appelé participant.À partir d'une comparaison entre les mots participant et sujet, voyons lequel désigne le plus adéquatement la personne qui contribue à un projet de recherche.Examinons aussi lequel de ces termes est le plus susceptible d'inspirer au chercheur le respect à l'égard de la personne qui contribue à son projet de recherche.L'enfance et l'inaptitude sont deux conditions inexorables de vulnérabilité.Il faut y ajouter le désespoir, qui compromet l'aptitude à décider de façon libre et éclairée.Le phénomène de la méprise thérapeutique résulte d'une incompréhension de la différence entre la finalité de la recherche et la finalité de la clinique.Le chercheur soucieux de recruter des sujets qui se représentent adéquatement son projet de recherche, et qui y consentent véritablement devrait adopter deux attitudes à leur égard : l'objectivité et la bienveillance.
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 | 0.577 | 0.635 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.054 |
| Scholarly communication | 0.025 | 0.021 |
| Open science | 0.008 | 0.021 |
| Research integrity | 0.022 | 0.035 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.004 |
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".