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Enregistrement W2264437635

Genetics and Insurance Discrimination: Comparative Legislative, Regulatory and Policy Developments and Canadian Options

2004· article· en· W2264437635 sur OpenAlexaffabout
Trudo Lemmens

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConflict of Laws and Jurisdiction
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsurance lawStatuteUnderwritingInsurance policyLegislatureGenetic testingMedical underwritingGeneral insuranceKey person insuranceCasualty insuranceBusinessContext (archaeology)Political scienceActuarial scienceLawIncome protection insuranceMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0160,017
Communication savante0,0120,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0090,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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