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Enregistrement W2995173774

Conscientious Objection to Medical Assistance in Dying: A Qualitative Study with Quebec Physicians

2019· article· en· W2995173774 sur OpenAlexaboutno aff
Jocelyn Maclure

Notice bibliographique

RevuePhilPapers (PhilPapers Foundation) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchMedicineNursingMedical educationSociologySocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients in Quebec can legally obtain medical assistance in dying (MAID) if they are able to give informed consent, have a serious and incurable illness, are at the end of their lives and are in a situation of unbearable suffering. Since the Supreme Court of Canada’s 2015 Carter decision, access to MAID, under certain conditions, has become a constitutional right. Quebec physicians are now likely to receive requests for MAID from their patients. The Quebec and Canadian laws recognize a physician’s right to conscientious objection, but this right is contested both in the medical ethics literature and in the public sphere. This paper presents the results of a qualitative study conducted with twenty Quebec physicians who did not integrate MAID into their medical practice, either because they were opposed to or deeply ambivalent about MAID. The interviews aimed to explore the reasons – religious and secular – for opposition to or ambivalence towards MAID. The secular reasons given by participants were grouped into four main categories: 1) the ends of medicine and professional identity, 2) the philosophy of palliative medicine and resource allocation in palliative care, 3) benevolent paternalism, the “good death”, and the interests of future selves, 4) the risk of a slippery slope and the protection of vulnerable people.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0210,017
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,425 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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