Transdisciplinarité et pratique clinique en santé mentale : quels enjeux éthiques ?
Bibliographic record
Abstract
La transdisciplinarité est une avenue prometteuse pour rendre les soins et les services de santé mentale plus accessibles, mais peut induire des enjeux éthiques, lesquels ne sont pas actuellement documentés. L’étude présentée dans cet article, basée sur la typologie de Swisher et al. (2005), visait à décrire les enjeux éthiques rencontrés par une équipe transdisciplinaire qui intervient en santé mentale. Des entretiens qualitatifs semi-dirigés ont été réalisés pour recueillir les perceptions de dix membres de cette équipe transdisciplinaire. L’analyse des verbatim fait émerger des enjeux éthiques correspondant à trois unités de sens : 1) l’ambivalence à dépasser les frontières disciplinaires; 2) les conflits d’allégeance envers le référent axiologique de l’équipe; 3) les difficultés à partager la prise de décision. Lorsque ces enjeux éthiques se posent, certaines valeurs chères aux intervenantes ainsi que certains droits fondamentaux des usagères sont susceptibles d’être bafoués. Trois pistes de réflexion critique sont proposées pour adopter une pratique transdisciplinaire respectueuse de l’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 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 | 0.065 | 0.055 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.068 |
| Scholarly communication | 0.031 | 0.026 |
| Open science | 0.004 | 0.015 |
| Research integrity | 0.008 | 0.016 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".