Notice bibliographique
Résumé
Genetic technology has enabled us to test fetuses for an increasing number of diseases and impairments. On the basis of this genetic information, prospective parents can predict – and prevent – the birth of children likely to have those conditions. In developed countries, prenatal genetic testing has now become a routine part of medical care during pregnancy. Underlying and driving the spread of this testing are controversial assumptions about health, impairment, and quality of life. While the early development of prenatal testing and selective abortion may have been informed by the questionable view that they were just another form of disease and disability prevention, these practices are now justified largely in other terms: prospective parents should be permitted to make reproductive decisions based on concern for the expected quality of their children's lives. These practices, and their prevailing rationale, reinforce a trend in biomedical ethics that began in the 1970s, one giving a central role to quality of life in health care decision making. In this Introduction, we will briefly review how quality of life came to assume such importance in health care and reproductive practice and policy. We will then discuss some of the conceptual and ethical issues raised by attempts to measure health-related quality of life and to use such measures in the evaluation of health care interventions. Next, we will examine the bearing of these issues on the current rethinking of disability, a category that has been widely associated with poor quality of life.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,346 | 0,185 |
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 ».