Analyses of Acceptability Judgments Made Toward the Use of Nanocarrier-Based Targeted Drug Delivery: Interviews with Researchers and Research Trainees in the Field of New Technologies
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of nanotechnology applications such as nanocarrier-based targeted drug delivery (TDD) has historically been based mostly on toxicological and safety aspects. The use of nanocarriers for TDD, a leading-edge nanomedical application, has received little study from the angle of experts’ perceptions and acceptability, which may be reflected in how TDD applications are developed. In recent years, numerous authors have maintained that TDD assessment should also take into account impacts on ethical, environmental, economic, legal, and social (E 3 LS) issues in order to lead to socially responsible innovation. Semi-structured interviews ( n = 22) were conducted with French and Canadian researchers and research trainees with diverse disciplinary backgrounds and involved in research related to emerging technologies. The interviews focussed on scenarios presenting two types of TDD nanocarriers (carbon, synthetic DNA) in two contexts of use (lung cancer, seasonal flu). Content and inductive analyses of interviews showed how facets of perceived impacts such as health, environment, social cohabitation, economy, life and death, representations of the human being and nature, and technoscience were weighed in acceptability judgments. The analyses also revealed that contextual factors related to device (nature of the treatment), to use (gravity of the disease), and to user (culture) influenced the weighting assigned to perceived impacts and thus contributed to variability in interviewees’ judgments of acceptability. Giving consideration to researchers’ perspective could accompany first steps of implementation and development of nanomedicine by producing a first, but wide, picture of the acceptability of nanocarrier-based TDD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».