Discrimination génétique lors de la pré-embauche : élaboration d'une politique d'encadrement
Notice bibliographique
Résumé
Depuis l'avènement du Projet de génome humain, les progrès biotechnologiques\ndéboulent à un rythme effréné. Or, les développements en matière de génétique humaine,\nriches de promesses pour améliorer la santé et le bien-être, pourraient être utilisés à des\nfins désastreuses, à savoir la possibilité de discrimination fondée sur les caractéristiques\ngénétiques. Dans le domaine de l'emploi, et particulièrement au stade de la pré-embauche,\nune telle discrimination pourrait se manifester par le refus d'emploi ou l'offre de moins\nbonnes conditions d'emploi. En conséquence, l'information génétique utilisée à des fins\ndiscriminatoires pourrait considérablement ralentir l'acceptation des nouvelles\ntechnologies génétiques. Il faut déterminer si l'encadrement actuel est adéquat compte\ntenu des problématiques soulevées par l'utilisation du test génétique lors de la préembauche.\nCe mémoire présente de façon simplifiée les éléments scientifiques liés à la génétique,\nfournit de l'information sur le Projet de génome humain, expose les applications actuelles\ndu test génétique dans le milieu de travail et examine les enjeux économiques et éthiques\nsoulevés par ce sujet. Par la suite, nous analysons les avantages et les inconvénients des\ntrois approches relatives aux politiques d'encadrement à la discrimination génétique lors\ndu recrutement des futurs employés. Cette analyse est suivie d'un compte rendu de la\nsituation au Québec pour enfin proposer quelques recommandations de manière à\nencourager l'élaboration d'une politique d'encadrement satisfaisante.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,021 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».