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Enregistrement W4401708808 · doi:10.1007/s11569-024-00459-4

Modular Ontologies for Genetically Modified People and their Bioethical Implications

2024· article· en· W4401708808 sur OpenAlexafffund
Derek So, Robert Sladek, Yann Joly

Notice bibliographique

RevueNanoEthics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensMcGill Genome Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPhilosophy of technologyPhilosophy of scienceBioethicsModular designEngineering ethicsOntologyEnvironmental ethicsEpistemologyPhilosophyComputer scienceBiologyEngineeringGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Participants in the long-running bioethical debate over human germline genetic modification (HGGM) tend to imagine future people abstractly and on the basis of conventionalized characteristics familiar from science fiction, such as intelligence, disease resistance and height. In order to distinguish these from scientifically meaningful terms like "phenotype" and "trait," this article proposes the term "persemes" to describe the units of difference for hypothetical people. In the HGGM debate, persemes are frequently conceptualized as similar, modular entities, like building blocks to be assembled into genetically modified people. They are discussed as though they each would be chosen individually without affecting other persemes and as though they existed as components within future people rather than being imposed through social context. This modular conceptual framework appears to influence bioethical approaches to HGGM by reinforcing the idea of human capacities as natural primary goods subject to distributive justice and supporting the use of objective list theories of well-being. As a result, assumptions of modularity may limit the ability of stakeholders with other perspectives to present them in the HGGM debate. This article examines the historical trends behind the modular framework for genetically modified people, its likely psychological basis, and its philosophical ramifications.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,543

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,281 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
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