Critical Geographies of Biotechnology Governance: A Case Study of Genetically Modified Mosquitoes for Vector-Borne Disease Control
Notice bibliographique
Résumé
Biotechnology governance has garnered significant attention in the last decade. One notable example is the use of genetically modified mosquitoes (GMMs) to control vector-borne diseases (VBDs) such as malaria and dengue fever. While promising, GMMs are controversial. Some scientists and public health agencies support GMMs, however not all groups welcome biotechnology as a disease control measure. To date, most field trials have been met with controversial reception. While extensive literature addresses GMM governance, gaps remain including attention to geographical scale and scientific experts’ perspectives on engagement in governance processes. Considering these gaps, the objective of this thesis is to examine academic debates in GMM governance. Using methods such as a scoping review, and semi-structured qualitative interviews (n = 14), this thesis asks two interrelated questions. Drawing on critical geographies of scale, the first question asks: How is scale represented in the academic literature on GMM governance, and what power dynamics do representations of scale uphold or challenge? Drawing on theories of public engagement in science and technology studies (STS), the second question asks: What perspectives do scientific experts hold regarding public engagement for GMMs? First, key findings reveal that in the academic literature, GMM governance is largely framed through global/local scalar binaries which run the risk of perpetuating historical inequalities between regions and groups in ways that limit the potential for democratic engagement. Second, key findings spotlight how the values and visions of scientific experts, who are at the forefront of GMM development, play a central role in how public engagement unfolds. While participants valued the principle of engagement as an integral part of ethical research, most did not consider integrating engagement into research agenda-setting processes beyond GMM field trials. A critical geography lens provides an opportunity to examine how ideas and values around GMMs are embedded in sociocultural contexts. This research is timely given that these applications are in the early stages of development and oversight frameworks are evolving.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 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 ».