La recherche médicale chez les personnes en situation d'urgence: Vers une désindividualisation du droit à l'autonomie. Analyse comparative des systèmes de gouvernance américain et canadien
Bibliographic record
Abstract
Depuis le fameux procès de Nuremberg condamnant les agissements de 23 médecins nazis et depuis le dévoilement de plusieurs scandales américains, deux outils se sont développés afin d'assurer la protection des droits des personnes qui se soumettent à la recherche médicale: l'obtention du consentement libre et éclairé et l'examen de la validité scientifique et de diverses considérations éthiques entourant un projet de recherche. À l'origine limité aux sujets de recherche sains, ce système de protection s'est imposé peu à peu, avec beaucoup de difficultés et de compromis, au monde de la recherche médicale chez des individus malades. Mais plus les sujets de recherche sont malades, plus il est probable que leur capacité de consentir est diminuée. Le recours au consentement substitué est l'un de ces compromis, mais justifiable éthiquement tant en vertu du droit à l'autonomie que du droit à l'inviolabilité de la personne. Mais le cas des personnes en situation d'urgence pousse la problématique plus loin. Souvent il est impossible de rejoindre les tiers en temps utile. En temps que société, nous semblons donner plus de responsabilités aux comités d'éthique de la recherche, particulièrement dans le cas des personnes en situation d'urgence. Mais le système de gouvernance est-il assez résistant pour assurer les droits des sujets de recherche en appliquant le concept de consentement différé de plus en plus reconnu au sein de notre société?
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 | 0.010 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".