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Enregistrement W4310565652 · doi:10.1007/s10912-022-09764-z

Medical Assistance in Dying: A Review of Related Canadian News Media Texts

2022· review· en· W4310565652 sur OpenAlexafffundabout
Julia Brassolotto, Alessandro Manduca-Barone, Paige Zurbrigg

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Humanities · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésDignityLegislationAutonomyScholarshipNews mediaDeath with dignityAppealPolitical sciencePublic relationsSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical assistance in dying (MAiD) was legalized in Canada in 2016. Canadians' opinions on the service are nuanced, particularly as the legislation changes over time. In this paper, we outline findings from our review of representations of MAiD in Canadian news media texts since its legalization. These stories reflect the concerns, priorities, and experiences of key stakeholders and function pedagogically, shaping public opinion about MAiD. We discuss this review of Canadian news media on MAiD, provide examples of four key themes we identified (vulnerability, autonomy, dignity, and human rights), and discuss their implications for health policy and equity. Though key stakeholders share the values of autonomy, dignity, and human rights, they appeal to them in diverse ways, sometimes with conflicting policy demands. These representations offer a useful gauge of how views about MAiD continue to shift alongside changes in federal legislation. These stories can influence related policies, respond to the powerful voices that shape MAiD legislation, and have the potential to change national conversations. Our analysis adds to the existing body of scholarship on MAiD by examining post-Bill C-7 news media, identifying related health equity issues and tensions, and discussing potential impacts of MAiD's representations in news media.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,251
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,251
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,044
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1350,000

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 Opus0,322
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,224 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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