Science fiction authors’ perspectives on human genetic engineering
Notice bibliographique
Résumé
Participants in the human gene editing debate often consider examples from science fiction but have rarely engaged directly with the science fiction community as stakeholders. To understand how science fiction authors develop and spread their views on gene editing, we created an online questionnaire that was answered by 78 authors, including 71 who had previously written about genetic engineering. When asked which ethical issues science fiction should explore, respondents most frequently mentioned affordability, new social divisions, consent and unforeseen safety risks. They rarely advocated exploring psychological effects or religious objections. When asked which works of fiction had influenced their perceptions of gene editing, the most frequent responses were the film Gattaca, the Star Trek franchise and the novels The Island of Doctor Moreau and Brave New World. Unlike other stakeholders, they rarely cited Frankenstein as an influence. This article examines several differences between bioethicists, the general public and science fiction authors, and discusses how this community’s involvement might benefit proponents and opponents of gene editing. It also provides an overview of works mentioned by our respondents that might serve as useful references in the debate.
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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 | 0,033 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,025 |
| Communication savante | 0,020 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».