Éthique et pandémie : bilan du Comité éthique COVID-19 et du Regroupement en éthique clinique et organisationnelle du réseau de la santé et des services sociaux québécois
Bibliographic record
Abstract
L’éthique a été propulsée au coeur des décisions en santé et services sociaux durant la pandémie. Elle a été et demeure un socle essentiel sur lequel s’appuyer pour prendre des décisions difficiles et favoriser la cohésion sociale en situation de grande adversité. Un des acteurs de cette crise au Québec a été le comité éthique COVID-19, créé pour répondre aux enjeux éthiques urgents auxquels les décideurs ont fait face. La concertation des forces vives de l’éthique dans la province a contribué au succès des travaux du Comité éthique COVID-19. De cette concertation est né le Regroupement en éthique clinique et organisationnelle du réseau de la santé et des services sociaux du Québec. Cet article retrace la création de ces deux instances, leurs mandats et leurs réalisations. Les autrices posent un regard critique sur ces travaux, les gains faits, mais aussi les défis à venir, dont la pérennisation de ces acquis dans un système de santé à l’aube d’une transformation majeure.
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 | 0.009 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".