MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7104291319 · doi:10.71781/2491

La dénonciation publique : étude du cadre juridique applicable aux professionnels de la santé au Québec

2022· dissertation· fr· W7104291319 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Private lifeLegitimacyPublic policy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au cours des dernières années, plusieurs professionnels de la santé ont dénoncé publiquement des situations problématiques affectant le système de santé et des services sociaux du Québec, notamment par le biais des réseaux sociaux et des médias traditionnels. Alors qu’ils contribuent à renforcer la transparence des organismes du réseau de la santé et à protéger les droits des usagers, ces lanceurs d’alerte se heurtent à une culture du silence et s’exposent, encore aujourd’hui, à des mesures de représailles. Ce mémoire cherche à clarifier le cadre juridique entourant les dénonciations publiques effectuées par les professionnels de la santé. La première partie examine la portée de la liberté d’expression dont jouissent ces professionnels. Cette liberté fondamentale, comme le droit du public d’être informé, n’est pas absolue. Son exercice doit être concilié avec d’autres droits et obligations, dont le droit à la réputation de l’employeur, le devoir de loyauté et les obligations déontologiques du professionnel, ainsi que les droits des patients. La deuxième partie s’intéresse à la protection juridique des dénonciateurs. Au fil des ans, le législateur a adopté plusieurs dispositions afin de faciliter la divulgation de certains actes répréhensibles. Celles-ci protègent principalement les personnes qui font des signalements à l’interne ou auprès d’une autorité compétente. Dans une perspective critique, ce mémoire souligne les insuffisances du droit québécois en matière de dénonciation publique et propose des avenues interprétatives et législatives visant à renforcer la protection des lanceurs d’alerte dans le secteur de la santé.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.905
Threshold uncertainty score0.690

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.032
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0040.006
Science and technology studies0.0150.005
Scholarly communication0.0080.003
Open science0.0020.003
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.001

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.308
Teacher spread0.295 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal)Same topicHealthcare Systems and PracticesFrench-language works237,207