Can Neuroscience Contribute to Practical Ethics? A Critical Review and Discussion of the Methodological and Translational Challenges of the Neuroscience of Ethics
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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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| 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 ».