Notice bibliographique
Résumé
Neuroethics to date has tended to focus on social and ethical implications of developments in brain science, especially in functional neuroimaging. Within clinical neuroethics, the emphasis has been on ethical issues in clinical neuroscience practice, including informed consent to neuroimaging; the development of ethical research protocols for functional magnetic resonance imaging especially, and especially in children; and the ethical clinical management of incidental findings. Within normative neuroethics, we have witnessed the more philosophical and/or social scientific study of the meanings of developments in neuroscience, including concerns about the impact of neuroimaging on privacy, freedom of thought, moral culpability, and sense of self. In this piece, I argue for an expansion of neuroethical attention to the interface of neuroscience and psychiatry, where brain science meets the clinical sciences of the mind. My particular focus is the development of psychiatric classification systems.I am grateful to Jenny Brian, Carl Craver, Thane Plantikow, Claire Pouncey, and Ken Schaffner for discussion of many of the themes presented here. Early research on which portions of this article are based was funded by the Canadian Institutes of Health Research in the form of an operating grant and salary award. My current research is supported by the Institute for Humanities Research, the Center for Biology and Society, and the School of Life Sciences, Arizona State University.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».