The ‘serious’ factor in germline modification
Notice bibliographique
Résumé
Current advances in assisted reproductive technologies aim to promote the health and well-being of future children. They offer the possibility to select embryos with the greatest potential of being born healthy (eg, preimplantation genetic testing) and may someday correct faulty genes responsible for heritable diseases in the embryo (eg, human germline genome modification (HGGM)). Most laws and policy statements surrounding HGGM refer to the notion of 'serious' as a core criterion in determining what genetic diseases should be targeted by these technologies. Yet, this notion remains vague and poorly defined, rendering its application challenging and decision making subjective and arbitrary. By way of background, we begin by briefly presenting two conceptual approaches to 'health' and 'disease': objectivism (ie, based on biological facts) and constructivism (ie, based on human values). The basic challenge under both is sorting out whether and to what extent social and environmental factors have a role in helping to define what qualifies as a 'serious' disease beyond the medical criteria. We then focus on how a human rights framework (eg, right to science and right to the highest attainable health) could integrate the concepts of objectivism and constructivism so as to provide guidance for a more actionable consideration of 'serious'. Ultimately, it could be argued that a human rights framework, by way of its legally binding nature and its globally accepted norms and values, provides a more universal foundation for discussions of the ethical, legal and social implications of emerging or disruptive technologies.
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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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,039 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».