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Enregistrement W4293769781 · doi:10.1111/soc4.13034

Hacking age

2022· article· en· W4293769781 sur OpenAlex
Michela Cozza, Kirsten Ellison, Stephen Katz

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSociology Compass · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroethics, Human Enhancement, Biomedical Innovations
Établissements canadiensTrent UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTechnoscienceAmbivalenceSociologyHuman enhancementNatural (archaeology)TranshumanismArgument (complex analysis)Value (mathematics)Meaning (existential)EpistemologyFrame (networking)HackerEnvironmental ethicsSocial scienceSocial psychologyPsychologyComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article is a critical interdisciplinary study of biohacking as a specific case of transhumanism and its goals of enhancement and age intervention. It focuses on the organising principles underlying the biohacking movement's relationship to ageing and technoscience. The argument traces how the historical and scientific body technologies of molecularisation, functional age, optimisation, and quantification made possible the biohacking vision of the ageing body as amenable to modification, enhancement and improvement beyond its natural limits. Conclusions consider the wider implications of biohacking by pointing out four important issues that frame our cultural ambivalence about ageing: the tension between biohacking's supposedly liberating enhancement technologies and their obeisance to a tyranny of self‐disciplinary practices and the authority of bio‐data; the social meaning of biohacking hierarchies of human value, based on modifiable fitness and enhanceable performance; the implications of the biohacking program for gendered ageism; and the ethical limits of biohacking, not only in terms of potential harms to a person but what it can mean to exceed the natural limits of life.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,222 · 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