Notice bibliographique
Résumé
There’s no doubt that medical ethics should be ‘grounded’, in the sense that it aims to make a practical, normative contribution to significant ethical issues in medicine. There are a number of ways in which ethics can do that, two of which feature in this issue of the Journal of Medical Ethics . One way is by responding to significant new policy or legal developments that will have an impact on clinical practice. This issue discusses two legal developments that matter to patients and healthcare professionals: the sanctions applied to Dr Bawa-Garba and the Supreme Court’s ruling on the withdrawal of artificial nutrition and hydration. A second way of grounding ethical analysis in the reality and complexity of ethical issues is by using empirical methods. There are two papers in this issue from Canada that illustrate how the subtleties of complex ethical issues can be teased out via qualitative methods. Medical tourism is an important and rapidly developing phenomenon that raises a set of interesting and tricky ethical issues.1 It has been discussed in the Journal of Medical Ethics before and its implications for end of life, dentistry and other health interventions have been explored.2 3 Reproductive tourism occurs in many countries and the complications it can create for issues such as the citizenship of resulting children have been discussed at some length in the JME.4 5 Reproductive tourism is a good example of an area where it is particularly important for ethical analysis to be grounded in the facts and reality of a situation and an empirical approach to ethics is therefore a good option for this topic. In this issue, Couture et …
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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 | 0,117 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,019 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».