Genetic Discrimination in Access to Life Insurance: Does Ukrainian Legislation Offer Sufficient Protection against the Adverse Consequences of the Genetic Revolution to Insurance Applicants?
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an inter-disciplinary study of the risk for, and protections against, genetic discrimination in access to life insurance in Ukraine. It aims (i) to review questions related to genetic information, health status, and family history currently included in Ukrainian life insurance application forms; (ii) to analyze the Ukrainian legislation related to equity and nondiscrimination and to determine whether it provides adequate protection against genetic discrimination (GD). Research findings of our insurance application forms review show that Ukrainian life insurance companies ask broad questions about health and family history that may be perceived by applicants as requiring the disclosure of their genetic information. Our legal analysis shows that today there are no genetic specific law protecting Ukrainians people against GD in insurance. However, Ukrainian human rights legislation provides some protection against multiple grounds of discrimination and given the ratification by Ukraine of the European Convention on Human Rights it is possible that these grounds could be interpreted by tribunals as also including genetic characteristics. As a next step, Ukrainian researchers should develop a survey to obtain much needed data on the incidence and impact of GD in Ukraine. Following this it will be possible for policymakers to better assess whether there is a need for an explicit non-GD law in this country. Such a law would have the benefit of explicitly aligning Ukraine’s legal framework with that of many of its European partners.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».