Mapping ethical, legal, & social implications (ELSI) of assisted reproductive technologies
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.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A significant portion of the research on assisted reproductive technologies explores ethical, legal, and social implications. It has an impact on social perceptions, the evolution of norms of clinical practices, regulations and public funding. This paper reviews and maps the geographical distribution to test the hypothesis of geographical concentration and classifies the output by fields and topics. METHODS: We queried PubMed, Scopus and the Web of Science for documents published between 1999 and 2019, excluding clinical trials and medical case reports. Documents were analyzed according to their titles, abstracts and keywords and were classified to assisted reproductive fields and by Topic Modeling. We analyzed geographic distribution. RESULTS: Research output increased nearly tenfold. We show a trend towards decentralization of research, although at a slower rate compared with clinical assisted reproduction research. While the U.S. and the U.K.'s share has dropped, North America and Western Europe are still responsible for more than 70%, while China and Japan had limited participation in the global discussion. Fertility preservation and surrogacy have emerged as the most researched categories, while research about genetics was less prominent. CONCLUSIONS: We call to enrich researchers' perspectives by addressing local issues in ways that are tailored to local cultural values, social and economic contexts, and differently structured healthcare systems. Researchers from wealthy centers should conduct international research, focusing on less explored regions and topics. More research on financial issues and access is required, especially regarding regions with limited public funding.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle