How Do Postgenomic Innovations Emerge? Building Legitimacy by Proteomics Standards and Informing the Next-Generation Technology Policy
Notice bibliographique
Résumé
How do postgenomic innovations emerge and become legitimate? Proteomics, a frequently utilized postgenomic technology, provides a valuable case study of the sociotechnical strategies used by an emergent scientific field to establish its legitimacy and assert political power. Chief among these strategies is standard making, an inherently political process that requires examination through a critical social science lens. We report in this study an original case study from interviews with proteomics scientists and observations at conferences of the Human Proteome Organization and Australasian Proteomics Society over a 5-year period (2011-2015). The study contributes new knowledge on how an emerging postgenomic science uses standard-setting practices to politically legitimize a hitherto contested technology. Drawing on legitimacy theory, we show how proteomics scientists and organizations used standards as strategic tools to establish the legitimacy of this postgenomic field and affirm that proteomics can generate verifiable and reproducible results, thereby establishing it as a legitimate scientific field. Notably, legitimacy can be leveraged, at the same time, to maximize political power vis-à-vis other fields of science and as such embodies power relationships. These data collectively inform the broader context, in which postgenomic innovations emerge and legitimize, both technically and politically, through standards making. These findings have relevance for the design of next generation technology policies by demonstrating that standards are not "just" standards or neutral constructs but also tools to leverage political power of and by science and innovation actors, as shown in this case study of the emerging early phase of proteomics from 2011 to 2015.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».