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Enregistrement W4206892661

PROBLEMATIC ISSUES OF EXERCISE OF THE RIGHT TO EUTHANASIA THROUGH THE PRISM OF INHERITANCE LAW.

2021· article· en· W4206892661 sur OpenAlexaboutno aff
V.V. Zaborovskyy, Yurii M. Bysaha, Roman M. Fridmanskyy, V.V. Manzyuk, Ivan Peresh

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationInheritance (genetic algorithm)WishLawExpression (computer science)Context (archaeology)Mechanism (biology)PsychologySociologyPolitical scienceEpistemologyHistory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article highlights the problematic issues of the right to euthanasia in the context of inheritance. The legislation of foreign countries (in particular, the USA, Germany, Israel, the Netherlands, Canada) on the possibility of drawing up a «living will» and/ or a request for euthanasia is analyzed. Attention is drawn to the opposing positions of scientists, who argue both «for» and «against» the possibility of expressing the wish of a person to make a «living will» and a request for euthanasia.Practical aspects that are obstacles to the realization of a person's right to euthanasia are studied. The need for the existence of an appropriate mechanism (procedure) that would defend the interests of such a person and minimize the influence of potential heirs and medical staff on the implementation of his conscious and voluntary expression of wish regarding euthanasia is pointed out. Attention is drawn to the fact that such a mechanism requires a lack of interest on the part of both witnesses (involved in drawing up a will or a request for euthanasia) and medical staff (taking into account their possible personal interest or influence primarily from relatives) and the need for detailed and consistent regulation of the euthanasia decision-making procedure.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,043
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0150,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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