Notice bibliographique
Résumé
It is crucial to obtain a competent individual’s informed consent in any medical process, including cancer treatments. However, when it comes to incompetent children, it seems to be favourable, but not necessary, to obtain their assent in medical practice.1 This paper considers Christine Harrison’s example of Samantha, an eleven-year-old girl that was treated for osteosarcoma in her left arm. Samantha had previously been treated by amputation and a course of chemotherapy. This cancer later metastasized to her lungs, decreasing her chances of remission with aggressive treatment to 20%. Although she wanted to refuse treatment, she was deemed incompetent to make decisions about her cancer care, and her parents adamantly wanted her to continue treatment.7 This paper considers physicians’ moral obligations in pediatric cancer cases such as Samantha’s. I will define assent, the principles of autonomy, beneficence, and competence as it pertains to children. I consider arguments of two opposing views–a child’s rights view that argues in favour of Samantha’s decision, and a paternalistic view that opposes her. After reviewing the bioethical literature on the risks and benefits of children’s decision making in health care, I argue that Samantha’s wishes to stop treatment ought to be respected.Throughout the paper, I will use the bioethical principles of respect for autonomy and beneficence to defend my position. Finally, I address potential objections my position may face and conclude.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,022 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».