Bibliographic record
Abstract
Lorsqu’il est question d’avortement, on doit inévitablement traiter du droit des femmes de prendre une décision quant à leur grossesse, une décision qui touche autant la vie privée que le droit à la santé d’une femme. Par contre, les droits d’une personne connaissent toujours une limite, spécialement lorsqu’ils empiètent sur les droits d’une autre personne. Dans le cas de l’avortement, cette autre « personne » est l’enfant à naître. Ce dernier est-il vraiment une personne au sens juridique du terme ? Débat social à contenu émotionnel, voilà qui embarrasse législateurs et magistrats à travers la planète, à un point tel que le Canada se retrouve sans disposition spécifique dans le Code criminel depuis plus d’une décennie. George W. Bush a utilisé l’argument pro vie lors de sa campagne électorale en l’an 2000, promettant de renforcer la législation nationale et de renforcer la règle énoncée dans l’arrêt Roe v. Wade . Sans vouloir trancher le débat, l’auteur de cet article décide de faire une revue de la législation nationale et des conventions internationales à ce sujet et analyse ensuite le pratique judiciaire des États et les développements récents lors des conférences multilatérales. Le lecteur est libre d’en tirer ses propres conclusions.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".