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Enregistrement W3066942388 · doi:10.1136/medhum-2019-011800

An intellectual history of suffering in the Encyclopedia of Bioethics, 1978–2014

2020· article· en· W3066942388 sur OpenAlexaff
Charlotte Duffee

Notice bibliographique

RevueMedical Humanities · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioethicsEncyclopediaRelevance (law)Theme (computing)SociologyConnotationEpistemologyPsychologyPsychoanalysisPhilosophyLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suffering is an important theme in many bioethical debates, yet little historical research is available to contextualise ideas about it. My article proposes a preliminary intellectual history of suffering in bioethics using the field’s most trusted tertiary work, the four editions of the Encyclopedia of Bioethics (1978–2004), later renamed Bioethics (2014). In the first edition, I find suffering roughly conceptualised as either the negation of a good or as a pain. The former acquired a technical connotation beginning in the second edition, when physician Eric Cassell refined the negative aspects of suffering into a full-fledged theory. Now, suffering no longer marked the loss of just any good but instead threatened one’s purpose in relation to that good. Cassell also strongly distinguished suffering from pain which, when combined with his theory of suffering, hardened earlier distinctions between pain and suffering that were present but weak in the first encyclopedia. Both Cassell’s theory and his strong distinction impacted how other contributors moralised suffering in the later encyclopedias, although his influence was not total: utilitarians continued to moralise suffering in ways that still roughly construed it as pain. Consequently, Cassell and the utilitarians conflicted conceptually. Nevertheless, this tension went unfelt in the encyclopedias for reasons I describe. I close by suggesting areas for further historical research and argue for their relevance to bioethical enquiries into suffering.

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)0,006
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0090,040
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,266
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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