MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7018933755

Embracing the End: A Comparative Analysis of Medical Aid in Dying in Canada and the United States

2022· article· en· W7018933755 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegalizationMedical practiceState (computer science)Developed countryGovernment (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the late nineteenth century, debate has unfolded over the use of euthanasia and physician-assisted death to alleviate the suffering of individuals with medical illnesses. The controversy surrounding the issue persists and its implications are significant. While most countries prohibit Aid in Dying (AID), legalization of the practice has expanded globally in recent years. Canada and the United States (US) are two such jurisdictions that have expanded access to AID. Canada has federally legalized the practice, which the country refers to as Medical Aid in Dying (MAID), and in 2021, the country expanded the eligibility criteria for individuals seeking access MAID. Today, an individual in Canada is eligible for MAID even if a natural death is not “reasonably foreseeable.” In contrast, the US prohibits the practice on the federal level but allows states to legalize it as they wish. While the list of states allowing the practice has grown, currently, only eleven US jurisdictions allow some form of AID. This Note analyzes the current AID legal regime in the US and Canada and compares the different approaches that each country has taken. It then argues that the US should borrow elements from the Canadian model by expanding access to AID services on the federal level, allowing federal funding to be used for AID services in states that have legalized the practice, and standardizing reporting requirements.

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)0,012
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,015
Études des sciences et des technologies0,0190,007
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,297 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeYLS (Yale Law School)→Même sujetPalliative Care and End-of-Life Issues→Travaux en français237 207→