The stem cell debate continues: the buying and selling of eggs for research
Notice bibliographique
Résumé
Now that stem cell scientists are clamouring for human eggs for cloning-based stem cell research, there is vigorous debate about the ethics of paying women for their eggs. Generally speaking, some claim that women should be paid a fair wage for their reproductive labour or tissues, while others argue against the further commodification of reproductive labour or tissues and worry about voluntariness among potential egg providers. Siding mainly with those who believe that women should be financially compensated for providing eggs for research, the new stem cell guidelines of the International Society for Stem Cell Research (ISSCR) legitimise both reimbursement of direct expenses and financial compensation for many women who supply eggs for research. In this paper, the authors do not attempt to resolve the thorny issue of whether payment for eggs used in human embryonic stem cell research is ethically legitimate. Rather, they want to show specifically that the ISSCR recommended payment practices are deeply flawed and, more generally, that all payment schemes that aim to avoid undue inducement of women risk the global exploitation of economically disadvantaged women.
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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 | 0,035 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,037 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».