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Enregistrement W2006827865 · doi:10.1093/humrep/deh505

Regulatory approaches to reproductive genetic testing

2004· article· en· W2006827865 sur OpenAlexaffabout
Bartha Maria Knoppers, Rosario Isasi

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesJohns Hopkins UniversityPew Charitable Trusts
Mots-clésLegislatureReproductive rightsGenetic testingLegislationReproductive healthConfidentialityPolitical scienceReproductive technologyPublic healthLawMedicineEnvironmental healthPopulationBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report analyses the ethical and legal aspects of reproductive genetic testing in 11 countries (Australia, Austria, Canada, France, Germany, India, Israel, Japan, The Netherlands, Switzerland and the UK). The legal status of reproductive genetic testing in the countries under analysis is difficult to generalize due to the different regulatory systems adopted. These approaches are a reflection of the legal traditions and cultural and socio-religious beliefs which inform and shape public policy on assisted reproductive technologies and genetic testing. We divide approaches into two groups: public ordering (legislative, top-down approach) and private ordering (non-legislative, bottom-up approach). Even limiting our analysis to a number of countries that span the range from restrictive to pragmatic approaches, there is remarkable symmetry in both the (i) substantive requirements (i.e. gravity, health indications generally) and (ii) procedural safeguards (i.e. informed consent, counselling, confidentiality, civil status, oversight and accreditation) surrounding reproductive genetic testing. Indeed, irrespective of whether a country adopts a prohibitive or a permissive approach through legislation or self-regulation or a mix of both, the ultimate decision is--and should continue to be--a medical one. Nowhere is this more evident than in the substantive requirements.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,018
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,264
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,053 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations49
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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