Lorsqu’il n’y a aucune bonne option : l’inévitable défi des dilemmes éthiques en optométrie
Bibliographic record
Abstract
Les professionnels de la santé sont souvent confrontés à des dilemmes éthiques, qui surviennent lorsque deux principes éthiques entrent en conflit. Malgré la détresse psychologique pouvant en résulter, aucune étude ne s’est penchée sur les dilemmes éthiques en optométrie. Objectif. Cette étude visait à identifier les dilemmes éthiques vécus par les optométristes et à décrire des scénarios typiques. Méthode. Un questionnaire en ligne a été envoyé à 1393 optométristes. Chaque question concernait un aspect de la profession et visait à savoir si les répondants avaient déjà vécu un dilemme à ce sujet. Un espace illimité était fourni pour explications. Résultats. Chacun des 22 dilemmes éthiques proposés a déjà été rencontré par une proportion allant de 3,75 % à 67,9 % des 240 participants. Le plus fréquent concerne les honoraires professionnels. Plusieurs autres sont préoccupants : sécurité compromise (41,3%), avances sexuelles ou séductrices (33,9%), actes au-delà des compétences (30,2%). Conclusion. Les optométristes vivent beaucoup d’enjeux éthiques, plusieurs semblables à ceux vécus par d’autres professionnels. Ces résultats seront utiles aux instances académiques et professionnelles pour leur permettre de guider les optométristes face aux enjeux éthiques.
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 | 0.017 | 0.052 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".