Researcher perspectives on ethics considerations in epigenetics: an international survey
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, bioethicists, legal scholars and social scientists have started to investigate the potential implications of epigenetic research and technologies on medicine and society. There is growing literature discussing the most promising opportunities, as well as arising ethical, legal and social issues (ELSI). This paper explores the views of epigenetic researchers about some of these discussions. From January to March 2020, we conducted an online survey of 189 epigenetic researchers working in 31 countries. We questioned them about the scope of their field, opportunities in different areas of specialization, and ELSI in the conduct of research and knowledge translation. We also assessed their level of concern regarding four emerging non-medical applications of epigenetic testing-i.e., in life insurance, forensics, immigration and direct-to-consumer testing. Although there was strong agreement on DNA methylation, histone modifications, 3D structure of chromatin and nucleosomes being integral elements of the field, there was considerable disagreement on transcription factors, RNA interference, RNA splicing and prions. The most prevalent ELSI experienced or witnessed by respondents were in obtaining timely access to epigenetic data in existing databases, and in the communication of epigenetic findings by the media. They expressed high levels of concern regarding non-medical applications of epigenetics, echoing cautionary appraisals in the social sciences and humanities literature.
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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 | 0,063 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».