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Enregistrement W4244109465 · doi:10.3138/9781487515300-fm

Frontmatter

2018· book-chapter· en· W4244109465 sur OpenAlexaffabout
Dave Snow

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Press eBooks · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Systems and Governance
Établissements canadiensUniversity of GuelphECW Press (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Framing, Federalism, and FailureThe world has undergone a revolution in assisted reproduction, as processes such as in vitro fertilization, embryonic screening, and surrogacy have become commonplace.Yet when governments attempt to regulate this field, they have not always been successful.Canada is a case in point: six years after the federal government created comprehensive legislation, the Supreme Court of Canada struck it down for violating provincial authority over health.In Assisted Reproduction Policy in Canada, Dave Snow provides the first historical exploration of Canadian assisted reproduction policy, from the 1989 creation of the Royal Commission on New Reproductive Technologies to the present day.Snow argues the federal government's policy failure can be traced to its contradictory "policy framing," which sent mixed messages about the purposes of the legislation.In light of the federal government's diminished role, Snow examines how other institutions have made policy in this emerging field.He finds provincial governments, medical organizations, and even courts have engaged in considerable policymaking, particularly with respect to surrogacy, parentage, and clinical intervention.The result -a complex field of overlapping and often conflicting policies -paints a fascinating portrait of different political actors and institutions working together.Accessibly written yet comprehensive in scope, Assisted Reproduction Policy in Canada highlights how paying attention to multiple policymakers can improve our knowledge of health-care regulation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7870,584

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,207 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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