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Enregistrement W2131829871 · doi:10.1111/jlme.12096

Another Look at the Legal and Ethical Consequences of Pharmacological Memory Dampening: The Case of Sexual Assault

2013· article· en· W2131829871 sur OpenAlexafffund
Jennifer A. Chandler, Alexandra Mogyoros, Tristana Martin Rubio, Éric Racine

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Law Medicine & Ethics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTorture, Ethics, and Law
Établissements canadiensMontreal Clinical Research InstituteUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPromulgationWitnessPsychologySexual assaultObligationEthical issuesCriminologyMedicineSocial psychologyPsychotherapistPolitical scienceLawPoison controlHuman factors and ergonomicsEngineering ethicsMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on the use of propranolol as a pharmacological memory dampening treatment for post-traumatic stress disorder is continuing and justifies a second look at the legal and ethical issues raised in the past. We summarize the general ethical and legal issues raised in the literature so far, and we select two for in-depth reconsideration. We address the concern that a traumatized witness may be less effective in a prosecution emerging from the traumatic event after memory dampening treatment. We analyze this issue in relation to sexual assault, where the suggestion that corroborating evidence may remedy any memory defects is less likely to be helpful. We also consider the clinical ethical question about a physician's obligation to discuss potential legal consequences of memory dampening treatment. We conclude that this latter question reflects a general problem related to novel medical treatments where the broader socio-legal consequences may be poorly understood, and suggest that issues of this sort could usefully be addressed through the promulgation of practice guidelines.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,017
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0230,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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