Le jugement éthique dans l’évaluation des demandes d’aide médicale à mourir au Canada et au Québec : que nous apprennent les autres juridictions ?
Bibliographic record
Abstract
Le présent article traite du jugement éthique au cœur de l’évaluation des demandes d’aide médicale à mourir (AMM) au Canada et au Québec ; plus précisément, est-il éthique d’aider une personne qui en fait la demande à mettre fin à ses jours ? Nous examinons des situations dans lesquelles il peut être difficile de poser ce type de jugement alors même que la personne remplit tous les critères légaux d’admissibilité. Nous explorons cette question à l’aide de trois cas cliniques qui posent un défi du fait de l’exigence légale selon laquelle la personne doit éprouver des souffrances insupportables. Nous examinons les directives données aux prestataires et aux évaluatrices et évaluateurs dans six juridictions, et discutons des ressources qui pourraient permettre d’éclairer les jugements éthiques impliqués dans les évaluations de demandes d’AMM.
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 | 0.044 | 0.081 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".