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Enregistrement W2955201999 · doi:10.1111/jppi.12304

The New Eugenics and Human Progress

2019· article· en· W2955201999 sur OpenAlexaff
Ivan Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of Policy and Practice in Intellectual Disabilities · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics and Legal Issues in Pediatric Healthcare
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEugenicsPaceEnvironmental ethicsValue (mathematics)NazismSociologyBioethicsPolitical scienceLawGeographyPhilosophyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Human progress has occurred throughout human existence. It is typically regarded as a positive thing in as much as it proceeds on the basis of, and results in, changes to the human condition that we value. Thus, changes associated with progress occur since they are judged, using current moral standards, to be “good” things and the “right” things to do. Eugenics, the practice of purposely bettering society by influencing its genetic makeup, was a philosophical and practical tool used by leaders of European societies and the countries under their influence during the final two decades of the 19th and the first half of the 20th centuries. This was not entirely a new idea, however, as ways of purposely manipulating genetics of plants, animals, and humans have been practiced before recorded human history. The practice of eugenics went “too far” by Nazis during World War II for international moral standards and was quickly abandoned in favor of an international emphasis on human rights. Still, eugenics practices continued and continue to the current time. Today, we are faced with the question of whether or not this is a prudent path to follow, especially given that progress in medical and genetic fields is expanding at a very rapid pace. It is suggested here that rapid progress in these areas in the future may make any current practices of the new eugenic not only outdated, but also irrelevant. Thus, it seems unwise to follow new eugenics practices in a whole‐hearted way.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,387 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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