Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the September‐October 2024 issue of the Hastings Center Report, two pieces examine attitudes toward and policy on medical aid in dying (MAID). An essay by Anna Elsner and colleagues analyzes terminology, including euphemistic language, used in Canada and other countries to refer to this practice. The authors recommend explicit public discussion of the values at stake in the use of this terminology. An article by Em Walsh concerns a subset of people who could become eligible for MAID under Canada's proposed expansion of eligibility for this assistance: people suffering from poverty‐induced depression. Cautioning that the expansion of PAD could exacerbate inequality, Walsh offers six recommendations for policy‐makers’ consideration. The issue's lead article, by Eric Juengst and colleagues, focuses on governance issues that could be raised by human genome editing research that aims to strengthen individuals’ resistance to disease beyond what is regarded as the human functional range. Juengst et al. identify and analyze three potential principles that could help policy‐makers navigate what can be a blurry line between goals of prevention and enhancement in human genome editing research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,045 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,071 |
| Communication savante | 0,018 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».