Canadian Undergraduates’ Perspectives on Medical Assistance in Dying (MAiD): A Quantitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: In 2016, Medical Assistance in Dying (MAiD) became legal in Canada for those suffering a grievous and untreatable medical condition. Currently, it is not available to minors or to those with an untreatable mental illness, although it is likely the scope of MAiD will be widened to include persons with severe and untreatable mental illnesses. However, little is known about the factors predicting acceptance or rejection of MAiD for persons with either a grievous medical condition or an untreatable mental illness. Methods: A survey was administered to 438 undergraduate students to examine factors associated with their acceptance or rejection of MAiD. The survey included four different scenarios: a young or old person with an untreatable medical condition, and a young or old person with an untreatable mental illness. Demographic questions (age, sex, religion, etc), personality measures, and an attitude towards euthanasia scale were also administered, as well as questions assessing participants’ general understanding of MAiD and their life experiences with death and suicide. Results/Conclusion: Overall, most of the Canadian undergraduate participants accepted MAiD for both terminally ill and mentally ill patients; however, different variables, such as age, religion, and ethnicity, predicted the acceptance or rejection of MAiD for each scenario.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».