Notice bibliographique
Résumé
Abstract Knowledge about the relationship between genes and health, as well as genes and behaviour, is expanding rapidly. Genetic and other predictive tests are becoming less expensive and so knowledge about individuals’ genetic backgrounds is likely to become commonplace. Although such information holds the promise of eventually being very useful in the context of improving health outcomes for individuals, it has long been recognised that this promise may be accompanied by the threat of increased genetic discrimination, most notably in insurance markets. Genetic discrimination may also arise in personal and social spheres of life. Each aspect creates different types of problems. Thus, different types of remedies or responses are in order. This article reviews the ethical and economic aspects of this new information from a variety of normative perspectives and considers the appropriateness of the sorts of regulations recently put in place to limit its adverse social implications. Key Concepts: Genetic information can lead to improved decision‐making and treatments for people's health but may also lead to discrimination in insurance markets and beyond. Many academics and members of the public believe that charging different prices to different people based on genetic test results is unfairly discriminatory. However, many insurance market analysts believe individuals at higher risk of death or higher need of healthcare should pay more for insurance regardless of what causes their higher risk status. Economic arguments can be made that not charging risk‐relevant prices for insurance will discourage ‘better’ risks from participating in the market for insurance and this will lead to higher overall prices for insurance. The conflicting views noted above have led to unresolved issues regarding the appropriate regulation of genetic information in the area of insurance pricing. Genetic discrimination may also increase in areas of personal or social relations where market regulations are not effective remedies. Education about genetic differences may be an appropriate alternative mechanism for dealing with genetic discrimination in the personal and social spheres.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».