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Enregistrement W4408054611 · doi:10.1080/13625187.2025.2463431

Would it be feasible for European Union countries to implement Safe Access Zones for premises providing abortion services?

2025· article· en· W4408054611 sur OpenAlexaboutno aff
Emily Ottley, Sam Rowlands

Notice bibliographique

RevueThe European Journal of Contraception & Reproductive Health Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbortionLegislationEuropean unionMedicineLawReproductive healthEconomic growthPublic relationsBusinessPopulationPolitical scienceInternational tradeEnvironmental healthEconomicsPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anti-abortion protestors situated near premises providing abortion services create barriers and hurdles to accessing abortion services, which violates the right of pregnant people to seek sexual and reproductive health services. There has been shown to be a need for Safe Access Zones (SAZs) to guarantee physical access to abortion services without obstruction. SAZs usually operate within a prescribed radius around premises providing abortion services and set out what behaviour is prohibited. The objective of this paper is to present a summary of the international experience of introducing and implementing SAZ laws, and to explain the lessons to be learned from this experience. SAZ legislation has been successfully enacted internationally in 22 jurisdictions (USA excluded). Countries with SAZ laws include Australia, New Zealand, the UK, and parts of Canada. Despite the Parliamentary Assembly of the Council of Europe calling for the introduction of SAZs in 2022, only two European Union (EU) countries have implemented this recommendation so far. On the basis of the medical and legal insights gained from the functioning of SAZs to date, it is the authors' opinion that it would be feasible for the 25 EU countries that do not yet have such zones to legislate for SAZs.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0120,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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