La recherche en éthique organisationnelle en santé et services sociaux : l’exemple de la programmation de recherche <i>ETH‑O‑SSS</i> – Enjeux et contributions possibles des sciences sociales
Bibliographic record
Abstract
En 2015, le gouvernement du Québec a entrepris une vaste restructuration du réseau de la santé et des services sociaux en réorganisant les 182 établissements existants en 34 centres intégrés de santé et de services sociaux, centres intégrés universitaires de santé et services sociaux, centres hospitaliers universitaires et instituts universitaires. Toutefois, ces nouvelles mégastructures ont rapidement été confrontées aux différences de missions, de modes de gouvernances et de pratiques entre les anciens établissements et ceux qui venaient d’être constitués. Dans ce contexte, cet article présente les interrogations et les réflexions suscitées lors d’une initiative de recherche collaborative en éthique organisationnelle au Centre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-Appalaches, en vue de faciliter le développement d’une culture éthique commune. Après avoir décrit cette initiative de recherche, les autrices et auteurs présentent quelques questionnements qui en sont issues. Ils réfléchissent ensuite à l’apport des sciences sociales, et de l’anthropologie en particulier, à la recherche en éthique. Cette réflexion souhaite contribuer à enrichir le champ du développement et de l’évaluation des interventions en éthique organisationnelle en santé et services sociaux, en plus d’éclairer l’apport de la recherche intégrée à l’éthique organisationnelle.
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 | 0.115 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.046 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.011 |
| Open science | 0.003 | 0.017 |
| Research integrity | 0.005 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".