Portée et limites de l'encadrement juridique de la xénotransplantation : étude de droit comparé
Bibliographic record
Abstract
Des progrès considérables ont été faits dans le domaine de la xénotransplantation ces\ndernières années, menant à des essais cliniques controversés impliquant des enfants\nau Mexique. Des risques sont associés à la xénotransplantation (la transplantation à\nl'être humain d'organes, de tissus ou de cellules provenant de l'animal) pour le\nreceveur mais aussi pour le public en général. L'objectif de ce mémoire consiste à\névaluer l'applicabilité des lois actuelles à la xénotransplantation pour déterminer la\nprotection offerte par cet encadrement juridique. Pour identifier les lois possiblement\napplicables à la xénotransplantation, nous l'avons divisée en trois périodes: avant la\nchirurgie, pendant la xénotransplantation et celle post-intervention. Pour chacune de\nces périodes, nous avons reconnu quatre groupes de personnes susceptibles d'être\ntouchées par la réalisation de xénotransplantations; les receveurs, leurs proches,\nl'équipe médicale et finalement, la population en général. Ayant à l'esprit ces\nparamètres, nous avons vérifié si la loi à l'étude pouvait être applicable à la\nxénotransplantation en considérant les définitions fournies et son champ\nd'application. Par exemple, nous avons examiné si le xénogreffon (cellules, tissus ou\norganes) pouvait se qualifier de drogue ou d'instrument médical selon la Loi sur les\naliments et drogues. Une étude de droit comparé est présentée entre les lois\ncanadiennes et celles des États-Unis, de la France et du Royaume-Uni. Nous\nconcluons à la nécessité d'une harmonisation tant au niveau national qu'au niveau\ninternational.
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 | 0.008 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".