Can Neuroscience Contribute to Practical Ethics? A Critical Review and Discussion of the Methodological and Translational Challenges of the Neuroscience of Ethics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Neuroethics is an interdisciplinary field that arose in response to novel ethical challenges posed by advances in neuroscience. Historically, neuroethics has provided an opportunity to synergize different disciplines, notably proposing a two-way dialogue between an 'ethics of neuroscience' and a 'neuroscience of ethics'. However, questions surface as to whether a 'neuroscience of ethics' is a useful and unified branch of research and whether it can actually inform or lead to theoretical insights and transferable practical knowledge to help resolve ethical questions. In this article, we examine why the neuroscience of ethics is a promising area of research and summarize what we have learned so far regarding its most promising goals and contributions. We then review some of the key methodological challenges which may have hindered the use of results generated thus far by the neuroscience of ethics. Strategies are suggested to address these challenges and improve the quality of research and increase neuroscience's usefulness for applied ethics and society at large. Finally, we reflect on potential outcomes of a neuroscience of ethics and discuss the different strategies that could be used to support knowledge transfer to help different stakeholders integrate knowledge from the neuroscience of ethics.
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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 | 0,011 | 0,354 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,021 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 découle