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Enregistrement W1913173105 · doi:10.26443/ijwpc.v1i1.74

Dying with Dignity in Québec: Palliative Care, Moral Expertise, and the Debate on Euthanasia

2014· article· en· W1913173105 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Nora Hutchinson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Whole Person Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDignityPalliative careRealmDeath with dignityFraming (construction)LawMedicineSociologyPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On March 22, 2012, the Select Committee on Dying with Dignity of the National Assembly of Québec released its final report recommending the adoption of “medical aid in dying” in the province of Québec, Canada. The majority of palliative care physicians, professed experts in end of life care, rejected the committee’s conclusion. And yet, the recommendation of the committee, in framing euthanasia as “medical aid in dying,” placed the practice squarely within the realm of their putative expertise.The objective of this project is to examine the role of palliative care physicians in the Dying with Dignity debate in Québec and to answer the following question: why were palliative care practitioners unable to influence the outcome of the debate?My methods include a detailed analysis of the committee proceedings of the Select Committee on Dying with Dignity and a review of the sociological literature on committees and on expertise, the philosophical literature on euthanasia, and the historical literature on palliative care.I draw broad conclusion about: (i) committees, and the way in which committee formation and format prioritize certain societal values; (ii) medical expertise, and the devaluation of certain forms of knowledge in the evidence-based medicine framework; (iii) moral expertise, and its presumed absence in Western democratic society.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0300,028
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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