La justice en jeu : regard sur la recherche avec des êtres humains
Bibliographic record
Abstract
Le respect du principe de justice en recherche avec des êtres humains est essentiel pour assurer que les recherches soient acceptables sur le plan éthique. Bien que les préoccupations liées à ce principe ne soient pas nouvelles, l’évolution de la science, de la technologie et de la société soulève de nouveaux défis à son égard, tant dans sa forme, son contenu que dans son application. Dans cet article, nous présentons dans un premier temps quelques éléments historiques en lien avec la bioéthique et l’éthique de la recherche. Puis, nous partageons des réflexions, ainsi que des pistes de recommandations sur son application dans des domaines ciblés en lien, entre autres, avec l’équité, la vulnérabilité, la solidarité, les nouvelles technologies et le colonialisme. Ce faisant, nous souhaitons contribuer aux réflexions sociétales et à la sensibilisation des divers acteurs en recherche sur l’importance de la prise en compte du principe de justice et de son lien avec le respect de la dignité humaine dans l’évaluation éthique d’activités de 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 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 | 0.044 | 0.059 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.076 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.012 | 0.014 |
| 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".