Taking stock: Is gene drive research delivering on its principles?
Notice bibliographique
Résumé
Gene drive technology has been recognized for its potential to provide durable and cost-effective solutions for previously intractable problems in public health, conservation, and agriculture. In recognition of the rapid advances in this field, in 2016 the U.S. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine issued a report making several recommendations aimed at researchers, funders, and policymakers for the safe and responsible research and development of gene drive technology. Subsequently, in 2017 sixteen global organizations self-identifying as sponsors and supporters of gene drive research became public signatories committed to the 'Principles for Gene Drive Research' which were inspired by the report's recommendations. Herein we reflect on the progress of gene drive research in relation to the ethical principles laid out and committed to by the signatories to the Principles. Our analysis indicates high levels of alignment with the Principles in the field of gene drive research. The manuscript also discusses the Gene Drive Research Forum, which had its genesis in the publication of the Principles. Discussions between participants at the latest meeting of the Forum point to the work that lies ahead for gene drive research in line with the Principles. Going forward the gene drive research community can productively focus on: i) safety and efficacy criteria for open release, ii) risk assessment frameworks and methods, iii) more downstream technical, regulatory and policy considerations for field evaluations and implementation, iv) continued transparency and developing mechanisms of accountability, and v) strengthening capacity in locales of potential release and expected drive spread.
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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 | 0,033 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,026 |
| Communication savante | 0,022 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».