Éthique

Les acteurs de la santé publique (intervenants, chercheurs, décideurs, citoyens) sont confrontés à des enjeux éthiques de plus en plus complexes (droits individuels et collectifs, allocation des ressources). Cette situation pose des défis de taille en recherche, intervention, développement de politiques à l'égard desquels la formation, le réseautage et la recherche de pointe en éthique en santé des populations deviennent des incontournables. Le regroupement stratégique (RS) Éthique en Santé des Populations est un regroupement stratégique qui vise à mettre en réseau les chercheurs et les acteurs intéressés aux enjeux éthiques liés à la santé des populations.

Objectifs du regroupement

  1. Augmenter la capacité de recherche interdisciplinaire, interinstitutionnelle et intersectorielle sur la santé des populations et ses dimensions éthiques;
  2. Soutenir des initiatives structurantes en éthique en favorisant un maillage interdisciplinaire, interinstitutionnel et intersectoriel;
  3. Favoriser le partage et l'utilisation des connaissances issues des recherches en éthique et santé des populations.

Équipe

Responsable

Daniel Weinstock

McGill University, Institute for Health and Social Policy
1130 Pine avenue, Montreal, Qc, H3A1A3
Téléphone: 514 398 2436
Courriel : daniel.weinstock2@mcgill.ca

Coordonnatrice

Gabriella Kranz

McGill University, Institute for Health and Social Policy
1130 Pine avenue, Montreal, Qc, H3A1A3, Canada
Courriel : admin-rrspq.ihsp@mcgill.ca

    Autres nouvelles
    Dimanche, 1 novembre, 2020

    FR/EN: Offre d’emploi d’agent de recherche – communication à un grand public des enjeux liés aux migrations causées par les changements climatiques (en particulier dans le domaine de la santé des populations)

    Les axes Éthique et Santé mondiale du Réseau de recherche en santé des populations du Québec sont à la recherche d’un.e étudiant.e ayant des connaissances sur les enjeux liés aux migrations causées par les changements climatiques et par la dégradation de l’environnement (en particulier les enjeux liés à la santé des populations). Consultez les détails de l'offre. Available in English too.

    Webinaires
    Mardi, 2 juin, 2020

    Visionnez le webinaire | Pandémie(s) et libertés fondamentales

    Les axes PPSP et Éthique du RRSPQ ont le plaisir de proposer un webinaire qui portera sur les enjeux et questionnements soulevés par une déclaration d’état d’urgence sanitaire.

    Publications
    Lundi, 25 mai, 2020

    Fuzzy cognitive mapping and soft models of indigenous knowledge on maternal health in Guerrero, Mexico

    Une publication de Ivan Sarmiento et collègues disponible en accès libre grâce au soutien du RRSPQ (Concours de soutien à la publication 2019-2020). BMC Medical Research Methodology volume 20, Article number: 125 (2020)

    A publication by Ivan Sarmiento and collegues, available online thanks to the Network financial support (2019-2020 Support for scientific publications competition). BMC Medical Research Methodology volume 20, Article number: 125 (2020)

    Webinaires
    Mardi, 19 mai, 2020

    Visionner le webinaire | Enjeux éthiques des certificats d'immunité

    Ce webiniare a été présenté par Vardit Ravitsky, professeure aux Programmes de bioéthique de l’École de santé publique de l’Université de Montréal et Daniel Weinstock, professeur à la Faculté de droit de l'Université McGill le 19 mai 2020.

    Autres nouvelles
    Vendredi, 17 avril, 2020

    Intelligence artificielle et données massives : outiller les comités d'éthique de la recherche - Appel pour la constitution d’un comité de pilotage et recherche d’expert.e.s en éthique de l’IA, des données ou du numérique

    L'éthique en intelligence artificielle et les données massives vous intéresse ? Vous pouvez proposer votre contribution au sein du comité de pilotage ou en tant qu'expert.e.s en éthique de l’IA, des données ou du numérique dans le cadre d'un projet de co-construction visant à outiller les comités d'éthique de la recherche dans l’évaluation des projets en intelligence artificielle et données massives.