Understanding human enhancement technologies through critical phenomenology
Notice bibliographique
Résumé
Human enhancement technologies raise serious ethical questions about health practices no longer content simply to treat disease, but which now also propose to "optimize" human beings' physical, cognitive and psychological abilities. These technologies call for a reassessment of our relationship to health, the human body and the body's organic, identity and social functions. In nursing, such considerations are in their infancy. In this paper, we argue for the relevance of critical phenomenology as a way to better understand the ethical issues related to human enhancement technologies (HET). In so doing, we seek to problematize HET and assess their influence on the future development of nursing science and practice. It is difficult to anticipate the concrete effects of HET, we suggest, because these practices reconfigure the meaning of normativity and disorient our conventional ethical landscape. In this context, we argue that the later work of Martin Heidegger and Michel Foucault invites a critical perspective into how techno-scientific discourses modify our relationship to care, to health and to our own social and corporeal identities. Despite the traditional philosophical opposition between phenomenology and critical theory, we maintain that a hybrid critical phenomenological approach opens new ways to assess the integration of technology and practice. Our analysis understands HET as a process of "hybridization" between technological objects and human subjects. Critical phenomenology thus effectively questions anthropocentric definitions of technology, challenges the dichotomy between curative treatment and enhancement and, finally, prompts valuable reflection on the implications of HET for nursing theory and practice.
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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 | 0,034 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,065 |
| Communication savante | 0,014 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».