Notice bibliographique
Résumé
While it is widely hoped that the human genome project 1 will assist us in treating genetic disease, 2 the race to map the human genome also has a financial incentive. Although the Human Genome Project was completed with public (US) money, some large genomemapping groups have done their work with private funding and have actually patented the DNA fragments that they have mapped. These DNA fragments, called expressed sequence tags (EST), may be thousands of bases in length and may carry real genetic information. EST strands may code for a specific function, so if a scientist finds a useful application in a particular coded sequence and that application depends on the DNA sequence, the application will in effect be patented. Although private firms believe that patenting is necessary to protect their work, it may also restrict innovation, as independent scientists will have no incentive to work on patented sequences. However, the ethical issues related to this topic — even the thought that there could be private ownership of a part of the human body — are incredible. Many groups have pointed out that since genomic information cannot be invented, it should not be considered patentable. Furthermore, since the first person to observe the hypothalamus was not granted title to it or any of its hormones, why should a scientist be given title to a base-pair sequence from any chromosome, just because he or she was the first to sequence that strand? An example of the effect of patenting a sequence or gene on health care relates to breast cancer. In 1994, the BRCA1 gene was identified as part of chromosome 17 and was sequenced. 3,4 Subsequent studies have demonstrated that women with this mutation have a greater risk of breast cancer than those without it. 5
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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 | 0,003 | 0,014 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,104 | 0,057 |
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 ».