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Enregistrement W3098472862 · doi:10.29173/spectrum93

Medical assistance in dying: A gendered issue in Canada?

2020· article· en· W3098472862 sur OpenAlexaffvenueabout
Freya Hammond-Thrasher

Notice bibliographique

RevueSpectrum · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationLegalizationNormativeIndividualismDemocracyGovernment (linguistics)SociologyPolitical scienceGender studiesPoliticsLawCriminology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical assistance in dying (MAiD) remains a controversial topic in Canada despite its legalization in 2015. Opponents of MAiD legislation often cite ‘pro-life’ or ‘pro-choice’ arguments which emphasize the value of human life. While all eligible adults are currently able to request MAiD, scholars, citizens, and religious organizations have expressed concerns that women, as a marginalized group, are at risk to request assisted dying due to gendered circumstances rather than personal choice. My research investigates the claim that women’s lives are threatened by MAiD legislation and analyzes the ways in which MAiD is a gendered issue. Drawing from seventeen academic, government, and grey literature sources, I identify and challenge three key discursive categories used to present women as vulnerable under MAiD legislation. I argue that opponents of MAiD legislation co-opt feminist discourses to make normative claims which resonate with the values of individualism in Canadian liberal democratic society. In doing so, opponents of MAiD reproduce the same gender issues they claim to oppose and risk endangering women’s access to MAiD in Canada. I conclude with recommendations relevant to the next stage of MAiD legislation in Canada, which will debate whether other populations considered to be vulnerable, including mature minors and people with mental illness, will have access to MAiD.

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)0,015
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0440,024
Communication savante0,0130,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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