Social determinants of health and slippery slopes in assisted dying debates: lessons from Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The question of whether problems with the social determinants of health that might impact decision-making justify denying eligibility for assisted dying has recently come to the fore in debates about the legalisation of assisted dying. For example, it was central to critiques of the 2021 amendments made to Canada's assisted dying law. The question of whether changes to a country's assisted dying legislation lead to descents down slippery slopes has also come to the fore-as it does any time a jurisdiction changes its laws. We explore these two questions through the lens of Canada's experience both to inform Canada's ongoing discussions and because other countries will confront the same questions if they contemplate changing their assisted dying law. Canada's Medical Assistance in Dying (MAiD) law has evolved through a journey from the courts to Parliament, back to the courts, and then back to Parliament. Along this journey the eligibility criteria, the procedural safeguards, and the monitoring regime have changed. In this article, we focus on the eligibility criteria. First, we explain the evolution of the law and what the eligibility criteria were at the various stops along the way. We then explore the ethical justifications for Canada's new criteria by looking at two elements of the often-corrosive debate. First, we ask whether problems with the social determinants of health that might impact decision-making justify denying eligibility for assisted dying of decisionally capable people with mental illnesses and people with disabilities as their sole underlying medical conditions. Second, we ask whether Canada's journey supports slippery slope arguments against permitting assisted dying.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle