Public Opinions on Removing Disincentives and Introducing Incentives for Organ Donation: Proposing a European Research Agenda
Notice bibliographique
Résumé
The shortage of organs for transplantations is increasing in Europe as well as globally. Many initiatives to the organ shortage, such as opt-out systems for deceased donation and expanding living donation, have been insufficient to meet the rising demand for organs. In recurrent discussions on how to reduce organ shortage, financial incentives and removal of disincentives, have been proposed to stimulate living organ donation and increase the pool of available donor organs. It is important to understand not only the ethical acceptability of (dis)incentives for organ donation, but also its societal acceptance. In this review, we propose a research agenda to help guide future empirical studies on public preferences in Europe towards the removal of disincentives and introduction of incentives for organ donation. We first present a systematic literature review on public opinions concerning (financial) (dis)incentives for organ donation in European countries. Next, we describe the results of a randomized survey experiment conducted in the United States. This experiment is crucial because it suggests that societal support for incentivizing organ donation depends on the specific features and institutional design of the proposed incentive scheme. We conclude by proposing this experiment's framework as a blueprint for European research on this topic.
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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 | 0,221 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,016 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».