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Enregistrement W4405113341 · doi:10.1080/23299460.2024.2408814

Design-based methods for exploring ethical questions in the field of neurotechnologies

2024· article· en· W4405113341 sur OpenAlexaff
Johannes Breuer, Moritz Julian Maier, Anne Bansen, Perianen Ramasawmy, Andrea Antal, Antonio Oliviero, Georg Northoff, Adrian Carter, Marie-Lena Heidingsfelder

Notice bibliographique

RevueJournal of Responsible Innovation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroethics, Human Enhancement, Biomedical Innovations
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungStudienstiftung des Deutschen VolkesDeutsche ForschungsgemeinschaftInternational Max Planck Research School for Environmental, Cellular and Molecular Microbiology
Mots-clésField (mathematics)Engineering ethicsResponsible Research and InnovationSociologyPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous complex and multi-faceted ethical questions arise from the innovation of neurotechnologies. Addressing these issues effectively requires the involvement of a diverse range of stakeholders, including patients, treatment providers, home users, scientists and engineers from different disciplines, and industry representatives. Different groups, however, possess varying levels of knowledge and experience regarding the ethical use and innovation of neurotechnologies. Therefore, customized methods are needed to identify their perspectives and ethical concerns. This article aims to introduce practical methods for eliciting ethical questions in the field of neurotechnology, including user journeys, persona approaches, material thinking, scenario building, fictional media contributions, and categorization.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,112
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,134
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1120,134
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0040,013
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,321
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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