Divulgation de l’information génétique en assurances
Notice bibliographique
Résumé
Today, medical innovations arising from genetic research include the ability to predict, using genetic testing, the future health of certain individuals in particular as to their risk of developing certain diseases such as breast cancer. These advances have generated several therapeutic benefits but also entail new challenges for individuals. Indeed, genetic results generated may raise additional issues related to the use of this information outside of the therapeutic or medical research contexts. Many third parties such as insurers and employers have shown interest in using this information. In the insurance context, such use is likely to lead to a differential treatment of individuals based on their genetic characteristics at the time of purchase of personal insurance, potentially giving rise to the phenomenon of genetic discrimination. Unlike other jurisdictions, the law in Quebec does not provide specific rules on the use of genetic information. This status quo raises several issues in the context of insurance law. What is the scope of the duty to disclose of an insurance applicant and an insured concerning his genetic risks? What is the role of the insurer in the assessment of genetic risks? The study of various issues related to the possible use of genetic information in personal insurance and the duties of the applicant, the insured and the insurer upon subscription or renewal of an insurance policy reveals several uncertainties that may eventually require further clarifications from the legislator or the courts.
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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 | 0,049 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,043 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».