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Record W4285309431 · doi:10.7202/1089783ar

Soutenir les valeurs d’écoresponsabilité et de justice occupationnelle intergénérationnelle dans un contexte clinique : un devoir pour l’ergothérapeute ?

2022· article· fr· W4285309431 on OpenAlexaffvenue
Marie-Josée Drolet, Valérie Lafond

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Bioethics · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicEthics in medical practice
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article questionne la pertinence de soutenir la valeur qu’est l’écoresponsabilité et, plus largement, la justice occupationnelle intergénérationnelle dans le contexte de la pratique clinique de l’ergothérapeute. Au moment d’adopter des pratiques professionnelles respectueuses de ces valeurs, l’ergothérapeute peut être amené à vivre un dilemme éthique opposant celles-ci à l’approche centrée sur le client qui est grandement valorisée au sein de la profession. Cet article développe une réflexion éthique sur un des résultats d’une recherche qui a été menée sur les pratiques durables ou écoresponsables en ergothérapie. Plus précisément, nous développons une réflexion éthique sur la légitimité pour l’ergothérapeute de défendre les valeurs que sont l’écoresponsabilité et la justice occupationnelle intergénérationnelle dans un contexte clinique. Pour ce faire, le Cadre éthique quadripartite (CÉQ) – un cadre d’analyse éthique qui a été développé pour soutenir l’ergothérapeute dans ses réflexions éthiques – est mobilisé. Sans apporter une réponse claire ni définitive quant à la pertinence éthique de défendre ces valeurs en clinique, la réflexion ici développée met en lumière des éléments qui pourraient être considérés par l’ergothérapeute qui vit ce dilemme éthique.

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)0.027
metaresearch head score (Gemma)0.038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Commentary · Consensus signal: Commentary
Teacher disagreement score0.027
Threshold uncertainty score0.142

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0270.038
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0070.038
Scholarly communication0.0130.012
Open science0.0020.008
Research integrity0.0050.008
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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 head0.119
GPT teacher head0.440
Teacher spread0.321 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreCommentary

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

Citations3
Published2022
Admission routes2
Has abstractyes

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