Getting Real About Killing and Allowing to Die: A Critical Discussion of the Literature
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The moral significance of the distinction between killing and allowing to die has played a key role in debates about euthanasia and physician assisted suicide. Since the withdrawal of life-sustaining treatment is held as morally permissible in the medical community, it follows that if there is no morally significant difference between killing and allowing to die, then there is no morally significant difference between withdrawing life-sustaining treatment or administering a lethal injection to end a patient’s life. Consistency then requires that voluntary active euthanasia (VAE) is also morally permissible. The debates over whether the distinction is morally significant have carried on for decades with little hope of consensus. We begin by surveying the literature to identify common argumentative strategies used in defending or rejecting the distinction’s significance. We observe, based on our review, that many of these strategies operate in ways that are conceptually removed from the concrete clinical situation of physicians involved in practices that lead to patient death (by withdrawal of treatment or VAE). We conclude by arguing for a novel way of moving the debate forward indicated by our reading of the literature, namely, by paying careful attention to the moral experience of physicians involved in end-of-life interventions to understand how they experience these practices. Exploring physician experience can reveal how the distinction may or may not be useful for moral deliberation and can provide the needed context to theorize about the distinction in a more empirically informed and practically useful way.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle