Transcending taboos and transgressions or merely ploughing towards?
Notice bibliographique
Résumé
Among the most enduring taboos, those related to the human body are the most enduring, throughout history. Be it its re/presentation of exploration, it constituted for most cultures and epochs a very sensitive subject, ever evolving and changing, but perennially raw and open to debate and discussion. With the advent of new technologies sustaining and infiltrating society, the body is seen, explored and represented in new ways that can be, simultaneously, interpreted either as transgressive or respectful of taboos, depending on the point of view or the current social norms. The question is: are we able to transcend transgression of taboos through our work or are we still far from achieving it? Our tools are computer-generated simulations based on patient-collected data. Building our arguments on Foucault’s Birth of the Clinic (1973) analysis, we approach the evolution of our own research as a ‘case study’. In the age of the life-support, stem-cell therapy and 3D organ printing, is computer simulation mimicking or mirroring organic life and phenomena, or is it creating a debatable simulacrum? From reducing the human body to a series of equations that lead to depersonalization and loss of self, to tailored modelling based on patient-collected biological data, the computer simulations took a variety of guises. At each point of the way, confronting the taboos, conventions and through controlled transgressions of established rules, we strived to transcend all historic limitations and update, adjust and fine-tune the technology and its uses to better suit the clinicians’ pursuits.
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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 | 0,029 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,176 |
| Communication savante | 0,030 | 0,058 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».