Notice bibliographique
Résumé
This article presents a reflection on the challenges and opportunities associated with the now ubiquitous requests inviting social scientists to participate in ELSI (Ethical, Legal and Social Implications) type frameworks, attached to large science projects such as nanotechnoscience. It elaborates on some ideas presented in a panel discussion titled "On the Social and Ethical Impacts of Nanotechnology" in Winnipeg at the Canadian Sociological and Anthropological Association (CSAA) annual meeting in the spring of 2004. This was the first panel session devoted to nanotechnology in the CSAA. I begin by briefly developing some key ideas from the field of social studies of science in order to draw attention to the fact that scientific activity has always required the mobilisation of a variety of social, political, cultural and economic resources. Nanotechnoscience is no different. What is distinctive, however, is the perceived need to enrol the social sciences in ELSI-type programs as a way securing legitimacy and to contribute to the overall success of these initiatives. I suggest that it is important to attend to the types of discursive spaces and objects of knowledge that are opened up to the social sciences in these ELSI frameworks. In light of work in science studies, the notion that the social implications of the technology can be grasped by simply projecting current trends into the future has to be problematised and treated with great care. I conclude by suggesting that sociology and anthropology's most important contribution might lie not in contributing to the illusion of predictability and control, which nanotechnoscience is currently attempting to foster as a way of securing social, political, ethical and economic legitimacy for its endeavour, but in short-circuiting these processes.
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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 | 0,042 | 0,024 |
| 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 | 0,021 | 0,047 |
| Communication savante | 0,017 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».