Éthique de la recherche en période de pandémie et d’urgence sanitaire
Bibliographic record
Abstract
De nombreuses questions éthiques émergent depuis mi-mars 2020 en France à la suite de la crise du Covid-19. Les questions de la recherche sont éprouvées et questionnées malgré des résultats indiscutables depuis l’année 2021. Pendant cette pandémie, les bornes de la méthodologie de la recherche ont été rompues et beaucoup de traitements et vaccins ont été mis en valeur auprès des patients et par les autorités sans une intégrité scientifique maximale. Entre une course scientifique du côté des médecins-chercheurs et la méthodologie de l’urgence du soin, il est intéressant de faire un point sur le respect de la méthodologie de recherche et de ses prétests, ses limites vis-à-vis de l’urgence et l’autonomie de l’éthique de la recherche.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.082 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.004 | 0.043 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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; both teacher heads 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".