Assessing risk assessment: genetic testing and screening for complex disease
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on the presentations from the second session of a 2-day workshop on genetic diversity and science communication, organized by the Institute of Genetics. The four talks in this session (by Sarah Cunningham-Burley, Gail Geller, Michael Hayden, and Theresa Marteau) focused on the topic of risk assessment in the context of genetic testing, screening and preventive medicine for complex disease. Each talk underscored the urgency and importance of evaluating when and for whom risk assessment may be useful. A recurrent theme was the need to attend closely to the diverse ways that risk is constructed, perceived and communicated in a variety of contexts and the significant implications of this for laypersons as well as experts. Although there was no consensus on when genetic risk assessment ceases (or might begin) to be useful, ensuing dialogue between presenters and participants reflected what is perhaps a new and critical engagement with how risk assessment itself is assessed. In response to this impetus, I use the word RISK as a heuristic to identify, extract and amplify four tendencies that appear to advance understandings of risk assessment towards a more explicitly reflexive, interpretive, and situated form of knowing.
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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 | 0,022 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».