Interventions at the end of life – a taxonomy for ‘overlapping consensus’
Notice bibliographique
Résumé
Context: Around the world there is increasing interest in end of life issues. An unprecedented number of people dying in future decades will put new strains on families, communities, services and governments. It will also have implications for representations of death and dying within society and for the overall orientation of health and social care. What interventions are emerging in the face of these challenges? Methods: We conceptualize a comprehensive taxonomy of interventions, defined as ‘organized responses to end of life issues’. Findings: We classify the range of end of life interventions into 10 substantive categories: policy, advocacy, educational, ethico-legal, service, clinical, research, cultural, intangible, self-determined. We distinguish between two empirical aspects of any end of life intervention: the ‘locus’ refers to the space or spaces in which it is situated; the ‘focus’ captures its distinct character and purpose. We also contend that end of life interventions can be seen conceptually in two ways – as ‘frames’ (organized responses that primarily construct a shared understanding of an end of life issue) or as ‘instruments’ (organized responses that assume a shared understanding and then move to act in that context). Conclusions: Our taxonomy opens up the debate about end of life interventions in new ways to provide protagonists, activists, policy makers, clinicians, researchers and educators with a comprehensive framework in which to place their endeavours and more effectively to assess their efficacy. Following the inspiration of political philosopher John Rawls, we seek to foster an ‘overlapping consensus’ on how interventions at the end of life can be construed, understood and assessed.
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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 | 0,226 | 0,309 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,041 |
| Communication savante | 0,015 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».