Asymmetry in Scientific Method and Limits to Cross-Disciplinary Dialogue: Toward a Shared Language and Science Policy in Pharmacogenomics and Human Disease Genetics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacogenomics is a hybrid field of experimental science at the intersection of human disease genetics and clinical pharmacology sharing applications of the new genomic technologies. But this hybrid field is not yet stable or fully integrated, nor is science policy in pharmacogenomics fully equipped to resolve the challenges of this emerging hybrid field. The disciplines of human disease genetics and clinical pharmacology contain significant differences in their scientific practices. Whereas clinical pharmacology originates as an experimental science, human disease genetics is primarily observational in nature. The result is a significant asymmetry in scientific method that can differentially impact the degree to which gene-environment interactions are discerned and, by extension, the study sample size required in each discipline. Because the number of subjects enrolled in observational genetic studies of diseases is characteristically viewed as an important criterion of scientific validity and reliability, failure to recognize discipline-specific requirements for sample size may lead to inappropriate dismissal or silencing of meritorious, although smaller-scale, craft-based pharmacogenomic investigations using an experimental study design. Importantly, the recognition that pharmacogenomics is an experimental science creates an avenue for systematic policy response to the ethical imperative to prospectively pursue genetically customized therapies before regulatory approval of pharmaceuticals. To this end, we discuss the critical role of interdisciplinary engagement between medical sciences, policy, and social science. We emphasize the need for development of shared standards across scientific, methodologic, and socioethical epistemologic divides in the hybrid field of pharmacogenomics to best serve the interests of public health.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle