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Enregistrement W2070861368 · doi:10.1007/s12152-011-9100-1

Deep Brain Stimulation and the Search for Identity

2011· article· en· W2070861368 sur OpenAlexaff
Karsten Witt, Jens Kuhn, Lars Timmermann, Mateusz Zurowski, Christiane Woopen

Notice bibliographique

RevueNeuroethics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésDeep brain stimulationIdentity (music)PsychologyNeuropsychologyConceptual frameworkCognitive psychologySocial psychologyEpistemologyCognitive scienceDiseaseParkinson's diseaseMedicineNeuroscienceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ethical evaluation of deep brain stimulation as a treatment for Parkinson's disease is complicated by results that can be described as involving changes in the patient's identity. The risk of becoming another person following surgery is alarming for patients, caregivers and clinicians alike. It is one of the most urgent conceptual and ethical problems facing deep brain stimulation in Parkinson's disease at this time. In our paper we take issue with this problem on two accounts. First, we elucidate what is meant by "becoming another person" from a conceptual point of view. After critically discussing two broad approaches we concentrate on the notion of "individual identity" which centers on the idea of "core attitudes". Subsequently we discuss several approaches to determine what distinguishes core attitudes from those that are more peripheral. We argue for a "foundational-function model" highlighting the importance of specific dependency relations between these attitudes. Our second aim is to comment on the possibility to empirically measure changes in individual identity and argue that many of the instruments now commonly used in selecting and monitoring DBS-patients are inappropriate for this purpose. Future research in this area is advised combining a conceptual and an empirical approach as a basis of sound ethical appraisal.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,025
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations152
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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