Notice bibliographique
Résumé
Public debate over the use of techniques that result in heritable changes to human germ cells (i.e., sperm and ova), called germ-cell gene interventions, lags far behind the development of such therapies. Such a debate is particularly needed now because the first steps in somatic-cell, or non-heritable, gene therapy have taken place and may accelerate the beginning of germ-cell gene therapy trials. Because germ-cell therapy affects future generations, its moral status differs considerably from that of somatic-cell therapy. To stimulate and inform public discussion, the authors review the major ethical arguments for and against germ-cell therapy that are found in the literature. (These arguments include the dangers of "playing God," of moving on the "slippery slope" to germ-cell manipulations for enhancement rather than therapy, and of causing irreversible changes to the genomes of future generations.) They demonstrate that these arguments do not apply uniquely to such therapy, since most of the properties of germ-cell therapy are present in other medical interventions or elsewhere in social interactions. For example, there are many examples of human activities that are irreversible and have effects on future generations. However, this lack of uniqueness does not necessarily imply that the moral status of germ-cell gene therapy is unique, or that it should be banned forever. The public, and especially health policymakers, researchers, and clinicians, must reflect on and discuss the issues outlined in this article before efforts are made to introduce changes into the germ cells of human beings.
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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 | 0,093 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,042 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,039 | 0,032 |
| 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 ».