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Enregistrement W2417950421 · doi:10.18192/riss-ijhs.v3i1.1451

The Ethics of Pre-implantation Genetic Diagnosis: An Opinion Piece Examining the Moral Distinction Between Positive and Negative Selection of Traits Using PGD

2016· article· en· W2417950421 sur OpenAlexaffvenue
Helena Bleeker

Notice bibliographique

RevueRevue interdisciplinaire des sciences de la santé - Interdisciplinary Journal of Health Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEugenicsSelection (genetic algorithm)Sex selectionBioethicsImmoralityPhilosophyGroup selectionEpistemologyMoralityPsychologyBiologyGeneticsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pre-implantation genetic diagnosis (PGD) follows in vitro fertilization (IVF) of several ova. Negative selection (NS), or the discarding of embryos containing undesirable alleles, is currently being performed in IVF clinics. Conversely, positive selection (PS) is the discarding of embryos that do not contain a desirable allele. In other words, PS keeps an embryo because it contains a desirable genetic profile. There are many groups that support NS but there are far fewer who support PS. The bioconservative philosophy, led by philosophers such as Leon Kass, opposes PS and bioliberalism in general. Conversely, NS (and PS) of embryos resonates best of all with the bioliberalism philosophy. More specifically, a subset of bioliberalism, called transhumanism. In order to find NS morally permissible and PS morally unacceptable, one must support one’s position by making a moral distinction between the two types of selection. The major claims against PS include that it is not medically serious, that it propagates eugenics, that it propagates sex selection and that it elicits a moral repugnance which proves its immorality. In analyzing these arguments, I hope to show that none of them are consistent in their application, and that their inability to be applied universally significantly weakens their case.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,013
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,150
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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