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Enregistrement W2969268239 · doi:10.1177/0968533219866235

Assisted dying for prison populations: Lessons from and for abroad

2019· article· en· W2969268239 sur OpenAlexaffabout
Jocelyn Downie, Adelina Iftene, Megan Steeves

Notice bibliographique

RevueMedical Law International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationPrisonAssisted suicideLawPolitical scienceCriminologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian federal legislation setting out the framework for medical assistance in dying (MAiD) in Canada came into effect in June 2016. Because of section 86(1) of the Corrections and Conditional Release Act, as soon as MAiD became available in the community, it also needed to be made available to federal prisoners. There are some good reasons to be concerned about MAiD in the Canadian corrections system based on logistical, legal, and moral considerations. Fortunately, Canada is not the first country to decriminalize assisted dying and so Canadian policies and practices can be compared to others and take some lessons from their experiences. Thus, by reviewing the legal status of assisted dying in prisons internationally, the regulation of assisted dying, demand for assisted dying from prisoners, and the process for prisoners accessing assisted dying, this article offers a comparative overview of assisted dying for prisoners around the world in an effort to inform Canadian and other jurisdictions’ law, policy, and practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0140,012
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,361 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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