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Enregistrement W4220972748 · doi:10.7202/1087204ar

Recognizing Racism in US Bioethics as the Subject of Bioethical Concern

2022· article· en· W4220972748 sur OpenAlexvenueno aff
Charlene Galarneau

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Bioethics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioethicsRacismScrutinySubject (documents)Context (archaeology)SociologyEnvironmental ethicsPolitical scienceGender studiesLawHistoryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attending to racism and US bioethics raises the question of whether and how racism in bioethics has been the subject of bioethical scrutiny. Bioethics has certainly brought its analytical tools to bear on racist aspects of clinical care and biomedical research. But has bioethics studied racism in bioethics as its subject? A close examination of relevant reports, articles, and books in the US bioethics literature published in the early days of the field, pre-2000, shows mixed findings. In the 1970s, racism as a bioethical concern was variously nonexistent, vaguely implied, and powerfully examined and condemned. In the late 1980s/early to mid-1990s, racism was more frequently described and critiqued, often in the context of discussions about African American perspectives of biomedical ethics and inequities in health care. Understanding how racism in bioethics has been addressed as an ethical concern has consequences for the historical narratives told about the field, for antiracist bioethics work today, and for envisioning an antiracist future for bioethics.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,219 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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