Laypeople's Views on the Narrative Identity and Societal Treatment of Genetically Modified People
Notice bibliographique
Résumé
Genome editing in human embryos could raise new ethical issues by changing future people's narrative and numerical identity. Most philosophers agree that some genetic modifications would have larger effects on identity than others, but they disagree on what criteria might explain these differences and have not supported their claims experimentally. We recruited 416 Americans through the crowdsourcing website Mechanical Turk. Participants were presented with 30 genetic modifications commonly discussed in bioethics and completed a questionnaire about how each modification might affect future people's narrative identity and social treatment. Perceived effects of genome editing on narrative identity correlate moderately with effects on social treatment, suggesting a large role for social construction. The largest changes to identity were associated with changing biological sex, enhancing intelligence, adding abilities from other species and introducing or preventing deafness. The smallest changes to identity were from making people right-handed, lowering the need for sleep, preventing dementia and changing eye or hair colour. Modifications of the same characteristic in opposite directions, such as making someone more or less aggressive, generally had significantly different effects on societal treatment but not on narrative identity. Specifying gender by describing the genetically modified person as a 'son' or 'daughter' did not have significant effects. These findings offer a new direction for research on genome editing and the identity of genetically modified people.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».