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Enregistrement W7135660004

Surrogate mothethood: Comparison with legislation in French speaking countries

2023· dissertation· cs· W7135660004 sur OpenAlexaboutno aff
Kateřina Musilová

Notice bibliographique

RevueDigital Repository (National Repository of Grey Literature) · 2023
Typedissertation
Languecs
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationCzechState (computer science)ReproductionLegal statusNatural (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surrogacy is a very current and controversial issue resonating in almost all countries. It is a method of assisted reproduction that is used in most states primarily to treat infertility, but in some it is also available to homosexual couples. Surrogacy is sometimes considered unethical, immoral or against the natural course of nature, especially in its commercial form. The legal regulation of surrogacy and its various forms varies between countries for cultural or historical reasons, but can be divided into three categories. States permitting, states pro- hibiting and states not regulating surrogacy. The aim of this thesis is to compare the legal regulation of surrogacy in selected countries with the legal regulation in the Czech Republic. The thesis compares the legislation in Bel- gium, France and Quebec. Each of these countries has a different approach to surrogacy as such and to its regulation. France is one of the states that prohibit surrogacy, Quebec is one of the states where surrogacy is not explicitly regulated but where surrogacy contracts are null and void, and Belgium is one of the states where surrogacy is in a grey area but where repeated efforts can be seen to establish clear legislation. The thesis also discusses court decisions in individual states that address the most com- mon...

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,282 · 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
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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