Citizen science or scientific citizenship? Disentangling the uses of public engagement rhetoric in national research initiatives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The language of "participant-driven research," "crowdsourcing" and "citizen science" is increasingly being used to encourage the public to become involved in research ventures as both subjects and scientists. Originally, these labels were invoked by volunteer research efforts propelled by amateurs outside of traditional research institutions and aimed at appealing to those looking for more "democratic," "patient-centric," or "lay" alternatives to the professional science establishment. As mainstream translational biomedical research requires increasingly larger participant pools, however, corporate, academic and governmental research programs are embracing this populist rhetoric to encourage wider public participation. DISCUSSION: We examine the ethical and social implications of this recruitment strategy. We begin by surveying examples of "citizen science" outside of biomedicine, as paradigmatic of the aspirations this democratizing rhetoric was originally meant to embody. Next, we discuss the ways these aspirations become articulated in the biomedical context, with a view to drawing out the multiple and potentially conflicting meanings of "public engagement" when citizens are also the subjects of the science. We then illustrate two uses of public engagement rhetoric to gain public support for national biomedical research efforts: its post-hoc use in the "care.data" project of the National Health Service in England, and its proactive uses in the "Precision Medicine Initiative" of the United States White House. These examples will serve as the basis for a normative analysis, discussing the potential ethical and social ramifications of this rhetoric. We pay particular attention to the implications of government strategies that cultivate the idea that members of the public have a civic duty to participate in government-sponsored research initiatives. We argue that such initiatives should draw from policy frameworks that support normative analysis of the role of citizenry. And, we conclude it is imperative to make visible and clear the full spectrum of meanings of "citizen science," the contexts in which it is used, and its demands with respect to participation, engagement, and governance.
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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 | 0,119 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,116 |
| Communication savante | 0,028 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,015 |
| 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 ».