Behind the scenes with genomics researchers
Notice bibliographique
Résumé
Although lab-coat genomics scientists are highly skilled and involved in pioneering work, few studies have examined their perceptions on what they do, and how they relate with others in interdisciplinary work. Recognizing that gap, we were curious to talk with scientists about their current work and positionalities related to the use of genomics for bioremediation. Using unstructured open-ended interviews and thematic analysis, we interviewed researchers with diverse genomics-related expertise. Emerging topics were grouped into two broad categories akin to Bronfenbrenner's nested developmental model: microsystem matters, comprising technical advances, barriers, and localized concerns; and macrosystem matters, exploring wider reflections and the philosophies of genomics and society. At the microsystem level, findings revealed differences of opinion about methodological steps, but there was agreement about the incompleteness of databases and the absence of established reference values. These two problems may not only impact a project's progress but also the ability to gauge success, affecting budgeting, human resource needs, and overall stress. At the macrosystem level, scientists voiced concerns about how different social groups perceive and accept genomics applications, as those tend to be viewed by lay persons as genetic interventions. Another focus was on how academic publication slows progress because it is orientated toward positive results while gaps in knowledge could be filled by publishing negative results or methodological barriers. This study underscores scientists' self-awareness within the genomics discipline, acknowledging how their beliefs and biases shape research outcomes. It illuminates critical reflections essential for navigating societal and scientific landscapes in genomics research.
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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 | 0,096 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,059 |
| Communication savante | 0,024 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,041 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».