The is and ought of the Ethics of Neuroenhancement: Mind the Gap
Notice bibliographique
Résumé
Ethical perspectives on the use of stimulants to enhance human cognitive performance (neuroenhancement) are polarized between conservative and liberal theories offering opposing advice on whether individuals have a right to use neuroenhancers and what the social outcomes of neuroenhancement might be. Meanwhile, empirical evidence shows modest prevalence and guarded public attitudes toward the neuroenhancement use of stimulants. In this Perspective, we argue that the dissonance between the prescriptions of ethical theories (what ought to be) and empirical evidence (what is) has impaired our understanding of neuroenhancement practices. This dissonance is a result of three common errors in research on the ethics of neuroenhancement: (1) expecting that public perspectives will conform to a prescriptive ethical framework; (2) ignoring the socio-economic infrastructures that influence individuals' decisions on whether or not to use neuroenhancement; and (3) overlooking conflicts between fundamental ethical values namely, safety of neuroenhancement and autonomy. We argue that in order to understand neuroenhancement practices it is essential to recognize which values affect individual decisions to use or refuse to use neuroenhancement. Future research on the ethics of neuroenhancement should assess the morally significant values for stakeholders. This will fill the gap between what ought to be done and what is done with an improved understanding of what can be done within a particular context. Clarifying conflicts between competing moral values is critical in conducting research on the efficacy of substances putatively used for neuroenhancement and also on neuroenhancement practices within academic, professional and social environments.
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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 | 0,052 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,125 |
| Communication savante | 0,017 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».