The moral web of accessibility to medical assistance in dying: Reflections from the Canadian context
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we reflect on factors that seem to have influenced the accessibility of medical assistance in dying (MAID) in the Canadian context. Since legalization in 2016, the uptake of MAID has increased rapidly to equal or exceed rates in other countries. In that MAID implementation involves numerous ethical/moral complexities, we consider four factors that appear to have influenced this growth. First, we reflect on the vague language contained within the legislation that has been interpreted by a community of practice in which making MAID accessible is an important priority. Second, we consider policies of effective referral and self-referral that have been strategies for enhancing accessibility in relation to a wider context that contains conscientious objection. Third, we examine the apparent impact of centralized clinical teams and coordination services that have enhanced accessibility for persons residing in rural and remote areas. Fourth, we reflect on ways in which public awareness of MAID has been enhanced through policies that enable healthcare providers to introduce the topic of MAID as an option within advance care planning. We conclude with a consideration of how these intersecting factors may be shaping the moral complexity inherent in the idea of making MAID accessible.
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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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,072 | 0,060 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».