Organ Shortage: Ethics Law and Pragmatism
Notice bibliographique
Résumé
Part I. Setting the Scene: 1. Organ shortage: principles, pragmatism and practice Anne-Maree Farrell, David Price and Muireann Quigley 2. Does ethical controversy cost lives? Margaret Brazier and John Harris Part II. Current Issues Affecting Organ Shortage: 3. Organ donation and transplantation: meeting the needs of a multi-ethnic and multi-faith UK population Gurch Randhawa 4. Educating the public to encourage organ donation? Mairi Levitt 5. Bereavement, decision-making and the family in organ donation Magi Sque and Tracy Long-Sutehall Part III. Strategies for Addressing Organ Shortage: 6. Incentivising organ donation Muireann Quigley 7. Making the margins mainstream: strategies to maximise the donor pool Antonia Cronin 8. The allocation of organs: the need for fairness and transparency Phil Dyer and Sheelagh McGuinness 9. Ante-mortem issues affecting deceased donation: an ethico-legal perspective John Coggon and Paul Murphy Part IV. Comparative Perspectives: 10. Institutional organisation and transplanting the 'Spanish model' Monica Navarro-Michel 11. Kidney donation: lessons from the Nordic countries Salla Loetjoenen and Nils Persson 12. Organ donation and transplantation: the Canadian experience Linda Wright and Diego S. Silva 13. Systematic increases in organ donation: the United States experience Alexandra K. Glazier Part V. Current Reform and Future Challenges: 14. Negotiating change: organ donation in the UK Bobbie Farsides 15. Addressing organ shortage in the European Union: getting the balance right Anne-Maree Farrell 16. Promoting organ donation: challenges for the future David Price.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,053 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».