A Defence of Conscientious Objection in Medicine: A Reply to Schuklenk and Savulescu
Notice bibliographique
Résumé
In a recent (2015) Bioethics editorial, Udo Schuklenk argues against allowing Canadian doctors to conscientiously object to any new euthanasia procedures approved by Parliament. In this he follows Julian Savulescu's 2006 BMJ paper which argued for the removal of the conscientious objection clause in the 1967 UK Abortion Act. Both authors advance powerful arguments based on the need for uniformity of service and on analogies with reprehensible kinds of personal exemption. In this article I want to defend the practice of conscientious objection in publicly-funded healthcare systems (such as those of Canada and the UK), at least in the area of abortion and end-of-life care, without entering either of the substantive moral debates about the permissibility of either. My main claim is that Schuklenk and Savulescu have misunderstood the special nature of medicine, and have misunderstood the motivations of the conscientious objectors. However, I acknowledge Schuklenk's point about differential access to lawful services in remote rural areas, and I argue that the health service should expend more to protect conscientious objection while ensuring universal access.
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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 | 0,029 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,035 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,126 | 0,115 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».