Don d’organes au Québec - Étude comparée des bonnes pratiques
Bibliographic record
Abstract
En avril 2019, un nouveau régime juridique entourant le don d’organes fut instauré par l’Assemblée législative de la Nouvelle-Écosse, qui a procédé à l’adoption du Human Organ and Tissue Donation Act. L’adoption de cette loi entraine notamment l’incorporation du concept de consentement présumé en matière de don d’organes dans leur système juridique, et ce, pour une première fois en Amérique du Nord. Dans le cadre de ce rapport, nous nous sommes donc interrogés sur les facteurs normatifs susceptibles d’avoir un impact positif sur le taux de don d’organes dans une juridiction donnée. Pour ce faire, nous avons choisi d’analyser et comparer le cadre juridique entourant le don d’organes dans dix (10) juridictions soit : le Québec, l’Ontario, la Nouvelle-Écosse, la Colombie-Britannique, la Croatie, l’Australie, l’État américain de la Pennsylvanie, l’Espagne, la France et finalement le Royaume-Uni. Un de nos principaux constats est à l’effet que le succès du don d’organes dans une juridiction donnée n’est pas nécessairement conséquent d’un régime de consentement présumé mais bien plutôt d’un ensemble de mesures, notamment la formation et l’éducation, permettant de créer un contexte favorable à ce dernier.
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 | 0.005 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.001 |
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".