Genetic information and insurance : a contextual analysis of legal and regulatory means of promoting just distributions
Notice bibliographique
Résumé
This thesis analyzes the rationale, appropriateness and value of the available legal and regulatory means to deal with genetic discrimination in the context of insurance. Insurance is used as a paradigm case for discussing the legal means to address the concerns related to the impact of new medical technologies. A new framework is proposed for evaluating the potential impact of such new technologies on people's ability to participate fully in social life and to have access to important social goods without unfair discrimination based on certain inherited traits. A "thick" contextual method is used, which involves a detailed description of the medical, social, and legal context of the debate. The approach is based on Michael Walzer's theory of justice, which posits that in assessing the fairness of the distribution of a particular good, one must take into account the nature of the good as determined by the specific socio-historical context in which it obtains its shared meaning. Walzer's theory is used in the thesis to critically analyze the regulatory and legislative means introduced in several countries to curb genetic discrimination. It is further argued that Walzer's contextual analysis resembles the approach taken by the Canadian Supreme Court in the context of anti-discrimination law. Canadian human rights law is analyzed in detail to describe how genetic discrimination could be dealt with under the current provisions and how human rights law can be used to create conditions of substantive equality. The thesis concludes with an analysis of various legal and regulatory options to deal with genetic discrimination and its impact on human rights in the Canadian context. The establishment of a regulatory body is proposed, with the mandate to review the appropriateness of the use of new tests in the context of insurance. I argue that this review process, and the contextual analysis that should be involved in this process, would constitute a useful step towards creating conditions for substantive equality, not only for those who are genetically disabled, but for all those who are affected by real or perceived disabling conditions and stigmatizing traits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».