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Enregistrement W4417501875 · doi:10.4081/mem.2025.1665

Assisted dying for non-terminal suffering: a legal analysis of existential distress as a threshold condition in Canada

2025· article· W4417501875 sur OpenAlexaboutno aff
Uzodinma Yurriens Ezenduka, Debarati Halder

Notice bibliographique

RevueMedicina e Morale · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatutory lawSafeguardingExistentialismConsistency (knowledge bases)PsychosocialAutonomyDistressRestitution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s medical assistance in dying (MAiD) framework has transitioned from a complete prohibition to a regulatory scheme that permits access for individuals whose conditions are not imminently life-ending. This article examines whether persistent existential distress, including psychological or spiritual suffering associated with illness, may satisfy the eligibility criteria under the current legal regime. While the analysis recognises that such suffering can fall within the statutory threshold, it maintains that inclusion should remain narrow and guided by strong procedural safeguards. The central concern is how law and policy can acknowledge non-physical suffering without weakening protections for those who may still recover or require support. Through doctrinal analysis, it traces the evolution from the Supreme Court’s Carter decision to subsequent statutory amendments, with particular attention to the tension between safeguarding individual autonomy and protecting those considered vulnerable. Psychological literature is employed to delineate the clinical features of existential suffering and the complexities of assessing irremediability. Comparative insights from Belgium and the Netherlands illuminate procedural safeguards and mechanisms for error reduction. The article recommends statutory clarification, comprehensive psychosocial assessment protocols, and enhanced oversight to maintain ethical consistency and minimize foreseeable risk.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0240,011
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeSans objet
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
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Résumé présentoui

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