The impact of the COVID-19 pandemic on medical assistance in dying in Canada and the relationship of public health laws to private understandings of the legal order
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on interviews we conducted with 15 medical assistance in dying (MAiD) providers from across Canada, we examine how physicians and nurse practitioners reconcile respect for the new, changing rules brought upon by the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, along with their existing legal obligations and ethical commitments as health care professionals and MAiD providers. Our respondents reported situations where they did not follow or did not insist on others following the applicable public health rules. We identify a variety of techniques that they deployed either to minimize, rationalize, justify or excuse deviations from the relevant public health rules. They implicitly invoked the exceptionality and emotionality of the MAiD context, especially in the time of COVID, when offering their accounts and explanations. What respondents relate about their experiences providing MAiD during the COVID pandemic offers occasion to reflect on the role actors themselves play in giving meaning (if not coherence) to the potentially conflicting normative expectations to which they are subject.
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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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,048 | 0,036 |
| Communication savante | 0,012 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».