Bioethical Policymaking for Advanced Medical Technologies: Institutional Characteristics and Citizen Participation in Eight OECD Countries<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Organizational characteristics of public institutions, councils, committees, and panels for bioethical deliberations were examined in eight OECD countries, that is, the United Kingdom, Germany, France, the Netherlands, Denmark, the United States, Canada, and Japan. Their jurisdiction, membership composition, modes of agenda setting, and appraisal systems were examined, as was their utilization of public involvement measures. Questionnaire surveys and structured interviews were conducted with representatives of parliamentary offices, ministries, and other institutions for ethical deliberations, both public and private, in the eight countries. Confirmation of survey results was made by close follow‐up communications. Since the early 1980s, all the countries studied have established public institutions for policy deliberation on bioethical issues. While legislatures, for example, Parliament, sometimes convene special commissions or expert panels on an ad hoc basis, most of the permanent institutions are affiliated with ministries of health, science, or technology. The composition of core panel members was quite similar across institutions as well as among countries, generally composed of 10 to 15 experts. Many institutions have experimented with some forms of public involvement measures, although public involvement is not routinely incorporated in the policy process, except in Denmark, the Netherlands, and Canada. The study describes the current public institutions and their practices for bioethical policy deliberations. Exchange of experience and knowledge among the institutions is advisable to improve their performance.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».