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Enregistrement W2000802858 · doi:10.1177/0162243909340271

Quality Assured Science: Managerialism in Forensic Biology

2009· article· en· W2000802858 sur OpenAlexafffund
Myles Leslie

Notice bibliographique

RevueScience Technology & Human Values · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPierre Elliott Trudeau FoundationAmerican Academy of Forensic Sciences
Mots-clésManagerialismQuality (philosophy)Process (computing)WorkflowEngineering ethicsControl (management)Criminal justiceComputer sciencePolitical sciencePublic relationsLawEngineeringEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article takes as its point of departure the idea that the adoption of managerial principles to ensure the quality of DNA evidence is an accident of history which has changed the ways forensic biology is conducted and forensic biologists think. I begin by defining managerialism and tracking its entry into the contentious world of forensic biology, asking how it is that a focus on efficiency and precise process control is affecting these labs. My analysis unfolds in two parts. I first look at the external inspection routines that assure quality in forensic labs and the degree to which these routines represent ‘‘self” rather than ‘‘peer” assessment. I next look at the internal lab quality assurance (QA) routines that facilitate managerial control of technical and scientific workers, noting that QA is a trope flexible enough to govern both the numerically auditable and quasirobotic activities of technicians along with the less tangible more consensus-based human interactions of scientists. Illustrating that ‘‘science” is being pushed aside by management imperatives, I examine the consequences of this new emphasis for both the lab workers and the criminal justice system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0120,060
Communication savante0,0170,007
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,345
Tête enseignante GPT0,619
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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