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Enregistrement W2399829627 · doi:10.1111/jep.12571

Distinguishing internal property from external property in kidney transplantation

2016· article· en· W2399829627 sur OpenAlexaff
G. V. Ramesh Prasad

Notice bibliographique

RevueJournal of Evaluation in Clinical Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProperty (philosophy)FeelingHarmPsychologyDonationSocial psychologyLaw and economicsMedicineLawPolitical scienceEpistemologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What determines the ownership of human body parts? In this paper, I argue that this question can be informed by an exploration of the cognitive distinction between property external to the human body such as houses, cars or land, and internal property such as organs that are located within anatomical body confines. Each type of property has distinct brain representations and possibly different effects on the sense of self. This distinction may help explain the divergence in post-donation outcomes seen in different kidney donor populations. Poor outcomes in some types of kidney donors may be due not only to a failure in their proper selection by standard medical testing or post-donation care but may also be a manifestation of differing effects on sense of self resulting from transfer of their internal property. Because a kidney is internal property, a hypothesis worth exploring is that those who experience good outcomes post-donation experience dopaminergic activation and a feeling of reward, while those experiencing bad outcomes are instead overcoming cortisol or adrenergic-based stress or fear responses without a corresponding feeling of reward, disrupting of their sense of self. Discussions about the rules for internal property transfer must be based not only on values and laws designed to govern external property but also on cognitive science-based facts, values and judgments that discussions of external property do not presently accommodate. Any future system of rules for governing organ distribution requires a framework different from that of external property to prevent harm to living kidney donors.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,017
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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