MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4405190084 · doi:10.26443/law.v69i2.1525

Enjeux et défis de la profession notariale au regard de l'instrumentation des directives médicales anticipées :

2024· article· fr· W4405190084 on OpenAlexaffvenueabout
Audrey Ferron-Parayre, Mariève Lacroix

Bibliographic record

VenueMcGill Law Journal · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le rôle du notaire ne cesse d’évoluer, au fil des changements qui affectent l’ensemble de la société québécoise. Une expression de cette évolution s’apprécie dans l’instrumentation des directives médicales an-ticipées (DMA) par les notaires, possible au Québec depuis le 10 décembre 2015. Face à ce nouvel acte, plusieurs questions pratiques peuvent être dégagées. Quelles sont la nature et la teneur du devoir d’information eu égard aux importantes décisions de san-té qui figurent dans les DMA ? Les notaires ont-ils une obligation spécifique de s’assurer que le client a cherché, reçu et compris certaines informations médicales perti-nentes à la prise de décision qu’il s’apprête à authentifier par acte notarié ? Comment les notaires se sont-ils prépa-rés, en amont de l’entrée en vigueur de la Loi concernant les soins de fin de vie, à recevoir ces nouvelles volontés anticipées ? Et en aval, quels défis rencontrent-ils dans leur pratique au regard des DMA ? Suivant une méthodologie empirique de type qualita-tive, nous avons questionné la pratique et documenté les perceptions et les attitudes des notaires face aux DMA, no-tamment les enjeux et les besoins rencontrés dans leur pra-tique, de même que les solutions novatrices qui peuvent émerger. Les entretiens semi-dirigés réalisés auprès de dix notaires mettent en lumière que leurs perceptions quant à l’utilité générale des DMA sont positives, mais que leur positionnement professionnel face à cet acte apparaît plus nuancé. Également, notre recherche permet de relever l’inconfort exprimé quant aux aspects de l’instrumentation des DMA touchant plus précisément le consentement aux soins, soit l’aptitude et le devoir de conseil.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.097
metaresearch head score (Gemma)0.216
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.320
Threshold uncertainty score0.636

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0970.216
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.005
Science and technology studies0.0170.046
Scholarly communication0.0190.013
Open science0.0040.012
Research integrity0.0040.009
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.061
GPT teacher head0.446
Teacher spread0.386 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes3
Has abstractyes

Explore more

Same venueMcGill Law JournalSame topicHealth, Medicine and SocietyFrench-language works237,207