Navigating the Ethical Landscape of Medical Genomics: An Interview with Dr. Françoise Baylis
Notice bibliographique
Résumé
Françoise Baylis CM, ONS, PhD, FRSC, FISC is a leading philosopher and bioethics expert, renowned for her pioneering research at the intersection of healthcare ethics, policy, and practice. She has shaped global gene editing standards through her work with the WHO and serves on the International Science Council's Governing Board. As Distinguished Research Professor Emerita at Dalhousie University, Baylis is dedicated to advocating for a more ethical and inclusive approach to science and biotechnology. Her work challenges conventional bioethics, pushing for broader, deeper thinking on health, science, and public policy. Baylis is a member of the Order of Canada and the Order of Nova Scotia, and an elected Fellow of the Royal Society of Canada and the International Science Council. She received the Queen Elizabeth II Platinum Jubilee Medal in 2022. That same year she was awarded the Killam Prize for the Humanities, followed by the Canada Council for the Arts Molson Prize in Humanities in 2023 – Canada's highest honours for humanities scholars. She is also the author of the award-winning book Altered Inheritance: CRISPR and the Ethics of Human Genome Editing, a critical guide to the ethical issues surrounding genome editing. In November 2024, Baylis was elected President of the RSC for a three-year term beginning in 2025. For more information about Françoise Baylis’ work, visit her website www.francoisebaylis.ca
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».