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Enregistrement W4368618213 · doi:10.1093/phe/phad005

Taking Risks to Protect Others—Pediatric Vaccination and Moral Responsibility

2023· article· en· W4368618213 sur OpenAlexafffund
Jessica Nihlén Fahlquist

Notice bibliographique

RevuePublic Health Ethics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics and Legal Issues in Pediatric Healthcare
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesUppsala UniversitetQueen's University
Mots-clésVaccinationAutonomyPandemicContext (archaeology)MeaslesPopulationPublic healthMedicinePolitical sciencePublic relationsPsychologyEnvironmental healthLawCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NursingImmunologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic during 2020-2022 raised ethical questions concerning the balance between individual autonomy and the protection of the population, vulnerable individuals and the healthcare system. Pediatric COVID-19 vaccination differs from, for example, measles vaccination in that children were not as severely affected. The main question concerning pediatric vaccination has been whether the autonomy of parents outweighs the protection of the population. When children are seen as mature enough to be granted autonomy, questions arise about whether they have the right to decline vaccination and who should make the decision when parents disagree with each other and/or the child. In this paper, I argue that children should be encouraged to not only take responsibility for themselves, but for others. The discussion of pediatric vaccination in cases where this kind of risk-benefit ratio exists extends beyond the 2020-2022 pandemic. The pandemic entailed a question that is crucial for the future of public health as a global problem, that is, to what extent children should be seen as responsible decision-makers who are capable of contributing to its management and potential solution. I conclude that society should encourage children to cultivate such responsibility, conceived as a virtue, in the context of public health.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0060,050
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,471
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,053 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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