Anthropological Challenges Raised by Neuroscience: Some Ethical Reflections
Notice bibliographique
Résumé
The Nobel Laureate Illya Prigogine compares the recent breakthroughs in human biology to the major changes that occurred when the Neolithic period succeeded the Paleolithic, 12,000 years ago. Although there is disagreement about the meaning of these changes, most opposing views recognize that a “major transformation” took place. Some interpret the recent breakthroughs in neuroscience as the first step toward “our posthuman future” whereas others see the consequences of these achievements as the end of humankind. Genomics and neuroscience are the main fields that, at this point, give rise to such a debate, some authors stating that neuroscience raises even greater anthropological and ethical challenges than does genomics. This article focuses on neuroscience. Its main object is to critically assess these diverging opinions on the impact of neuroscience and to determine whether both sides are not telling us something important about ourselves and how neuroscience could enlighten healthcare ethics.I acknowledge the help of Dr. Nancy Burbidge and Dr. Béatrice Godard in the preparation of this manuscript.
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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 | 0,088 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,096 |
| Communication savante | 0,021 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,049 | 0,052 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».