Do Healthcare Institutions Have Consciences and a Resultant Ethical Right to Institutional Conscientious Objection?
Notice bibliographique
Résumé
In healthcare, Institutional Conscientious Objection (ICO) occurs when a healthcare institution (e.g., a hospital) refuses to provide a healthcare service (e.g., abortion) on the grounds that this service contradicts its conscience. Debate rages over whether governments should allow ICO in healthcare. Currently, some do, and some don’t. Among other reasons, the debate matters because ICO can have dramatic effects on patients’ ability to access healthcare services. The debate encompasses many topics, but this paper focuses on the arguments regarding institutional conscience. This topic matters because it is legally important in many countries, and because it is central to the ICO debate; both pro-ICO arguments and anti-ICO arguments are often built on claims about the existence or nonexistence of institutional conscience, respectively. This paper’s overarching question is as follows: do healthcare institutions have consciences and a resultant ethical right to ICO? I answer this question by separating it into two sub-questions. The first is as follows: do healthcare institutions have consciences? I argue no. What I add to the literature here is in-depth critical analysis of the debates over what is necessary to satisfy the criteria for conscience, and I bring in lessons from the philosophy of group agency. Unlike the vast majority of ICO opponents, I charitably engage with the best and most recent arguments for institutional conscience (in particular, work by Xavier Symons and Reginald Mary Chua). The second question is as follows: if healthcare institutions do have consciences, does it follow that they thereby have an ethical right to ICO? Again, I argue no. I answer this question via a highly novel and highly systematic approach, which involves precisely conceptually dissecting healthcare institutions, and I bring in lessons from the philosophy of group rights.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,034 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».