Book Review - Biotechnology Unglued: Science, Society and Social Cohesion
Notice bibliographique
Résumé
In Biotechnology Unglued, Michael D. Mehta and an interdisciplinary team of experts explore “how advances in agricultural, medical, and forensic biotechnology may threaten the social cohesiveness of different kinds of communities and at different scales. The editor begins by discussing social cohesion and argue that a more cohesive society is better able to adjust to change, and can either minimize injustice or entrench the conditions that enable injustice. The authors explore how biotechnologies disrupt or “unglue” less cohesive communities, while socially cohesive communities stand to gain from new biotechnologies. The authors discuss biotechnologies in different contexts, such as the variegated impacts of genetically-modified agriculture on small- and large-scale farms, on communities in developing countries with low social cohesion, or the available state responses to genetically-modified foods in highly cohesive European societies in comparison to the American situation. The context and experience for the introduction and application of biotechnology strategies in health, in the criminal justice system and in academia are also discussed. The book is written in accessible language and it is appropriate for scholars or professionals in the the arts and sciences. It provides an engaging, thoughtful and practical analysis that breaks from traditional criticisms of biotechnology. However, it neglects crucial issues in biotechnology and social cohesion such as intellectual property rights, indigenous peoples and knowledge, disability, and how biotechnology policies and strategies are implicated in the controversial subject of gene therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,015 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».