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Enregistrement W4415819534 · doi:10.7202/1121332ar

Assisted Dying in Canada: Ideology Masquerading as Medicine?

2025· article· en· W4415819534 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Scott Y. H. Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Bioethics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyDemocracyState (computer science)Public healthPreferenceHealth careMedical practiceMedical lawAssisted suicide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian medical assistance in dying (MAID) law is commonly understood as a type of medically-based euthanasia and/or assisted suicide (EAS) law. I argue it is instead an autonomy-only EAS regime masquerading as such. The public guidance on the law’s broad eligibility criteria that direct current practice employs novel meanings to familiar terms used in healthcare. The result is that the law gives the impression that Canadian MAID is about something medical, but in reality operates as an autonomy-only model, i.e., “death on autonomous demand” clothed as medical treatment. The implications are significant. It allows bypassing the debates that an autonomy-only system (which is not inherently medical) would need to address, such as whether autonomy-only EAS comports with common morality, whether and how the health care system should be involved, how many resources the state should invest in promoting a death-on-request system, etc. The law also distorts the practice of medicine by using patients’ subjective preference (i.e., patients’ preference), rather than science and evidence, as determining medical standards and in defining terms such as ‘incurable.’ This masquerade has been reinforced by Canadian officials in their public statements. The result seems to be a Canadian public highly supportive of a law that they do not fully understand and indeed would likely disapprove of in its current form, if they did. The Canadian MAID law is a product of flawed democratic policymaking.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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