Influencing discussions and use of neuroadvancements as professionals and citizens: Perspectives of Canadian speech-language pathologists and audiologists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early involvement of stakeholders in neuroethics and neurogovernance discourses of neuroscientific and neurotechnological advancements is seen as essential to curtail negative consequences. Speech-language pathologists (SLPs) and audiologists (AUs) make use of neuroadvancements including cochlear implants, brain-computer interfaces, and deep-brain stimulation. Although they have a stake in neuroethics and neurogovernance discussions, they are rarely mentioned in having a role, whether as professionals or as citizens. OBJECTIVE: The objective of the study was to explore the role of SLPs and AUs as professionals and citizens in neuroethics and neurogovernance discussions and examine the utility of lifelong learning mechanisms to learn about the implications of neuroadvancements to contribute in a meaningful way to these discussions. METHODS: Semi-structured interviews conducted with 7 SLPs and 3 AUs were analyzed using thematic analysis. RESULTS: Participants stated that their roles expected from them as professionals and as citizens indicate the importance to be knowledgeable on ethical, legal, and social implications of neuroadvancements and that lifelong learning is not used to learn about these implications. CONCLUSION: More must be done to facilitate the participation of SLPs and AUs in neuroethics and neurogovernance discussions, which would enrich the neuroethics and neurogovernance discourses benefitting patients, professionals, and the public.
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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 | 0,037 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,063 | 0,035 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».