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Enregistrement W3119827990 · doi:10.1080/14636778.2020.1868985

Assessing public opinions on the likelihood and permissibility of gene editing through construal level theory

2021· article· en· W3119827990 sur OpenAlexafffund
Derek So, Robert Sladek, Yann Joly

Notice bibliographique

RevueNew Genetics and Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensMcGill University and Génome Québec Innovation CentreMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésConstrual level theoryPublic opinionPsychologySocial psychologySample (material)Political sciencePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anticipatory policy for gene editing requires assessing public opinion about this new technology. Although previous surveys have examined respondents’ views on the moral acceptability of various hypothetical uses of CRISPR, they have not considered whether these scenarios are perceived as plausible. Research in construal level theory indicates that participants make different moral judgments about scenarios seen as likely or near and those seen as unlikely or distant. Therefore, we surveyed a representative sample of 400 Americans and Canadians about both the likelihood and the permissibility of 23 commonly discussed uses of gene editing. Respondents with more knowledge of gene editing generally thought these applications would be more likely within the next 20 years. There was a strong positive relationship between the perceived likelihood and permissibility of most CRISPR applications. Our results suggest that ongoing public engagement efforts for gene editing could be improved by taking its perceived time-frames into account.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,213 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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