The post‐Human Genome Project mindset: race, reliability, and health care
Notice bibliographique
Résumé
The following essay reports on the first session of a 2-day workshop on genetic diversity and science communication, organized by the Institute of Genetics. I argue that the four talks in this session reflected two different facets of a 'post-Human Genome Project (HGP)' view of human genetics. The first is characterized by an increasing interest in genetic differences. Two speakers - Troy Duster and Jasber Singh - expressed skepticism about one aspect of this trend: an emphasis on race in medicine and genetics. The other two speakers - Kenneth Weiss and Gustavo Turecki - spoke to a second facet of the post-HGP view: a recognition of the difficulty in translating genetic discovery into medical or public health applications. Though both sets of talks were highly critical of current trends in genetic research, they pulled in opposite directions: one warned about the role of genetics in stabilizing racial categories, while the other lamented the failure of any genetic claims or categories to stabilize at all. I argue that the use of racial categories in medicine seems likely to encounter scientific, medical, and social challenges.
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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 | 0,052 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,032 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».