Genetics and Insurance Discrimination: Comparative Legislative, Regulatory and Policy Developments and Canadian Options
Notice bibliographique
Résumé
Whether insurance companies should have access to genetic test results of insurance applicants and/or should be allowed to impose such testing as part of insurance underwriting remains hotly debated. In Canada, as in other countries with universal health care coverage, the debate focuses on the use of genetics in the context of life insurance and additional health insurance. This article first discusses how human rights law and insurance law provide some protection in Canada against genetic discrimination, even in the absence of specific statutes or regulations. It then highlights why the use of genetic information for private insurance contracts still raises concerns in the context of country with a universal health care system and with some legislative protection. In the second part of the article, various legal and policy options are discussed in comparative perspective. The author analyzes how different options have been implemented in other countries, in particular in Europe. The article describes the experience of these countries with: moratoria on the use of genetic information; industry self-regulation; changes to insurance law, including prohibiting the use of genetic information and setting a ceiling on insurance coverage; and changes to human rights law. The author calls in conclusion for the introduction of a more general regulatory review process for genetic testing.
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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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,017 |
| Communication savante | 0,012 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».