MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2613009104 · doi:10.1080/13642987.2017.1319704

Liability for harms caused <i>in utero</i>: new technologies, new problems

2017· article· en· W2613009104 sur OpenAlexaff
Jason P. Blahuta

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Human Rights · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics and Legal Issues in Pediatric Healthcare
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompensation (psychology)HarmDamagesTortLiabilityAbortionReproductive technologyPrejudice (legal term)Economic JusticeLawPolitical scienceLaw and economicsCriminologyPregnancyPsychologySociologyBiologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rationale for current tortious actions against mothers for injuries caused in utero is examined and defended as a means of the harmed born alive child seeking financial compensation from insurance companies. The upshot of this argument is that within this range of cases maternal tort immunity should be denied as it prevents the mother from being able to seek compensation for her injured born alive child. In effect, under current circumstances, maternal immunity hurts both the mother and her offspring. However, looking ahead to the likely progress of medical science and social justice studies, maternal immunity should be given serious consideration for cases that may emerge from a new and varied range of medical technologies. These technological developments include epigenetics, genetic engineering, and ectogenesis (the use of an artificial womb), and the issues these technologies raise – which include the status of the foetus and the permissibility of abortion, as well as the definition of ‘harm’ and ‘disability’ – are complex and have disturbing implications for maternal liability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe International Journal of Human RightsMême sujetEthics and Legal Issues in Pediatric HealthcareTravaux en français237 207