CROSSING OVER: GENOMICS IN THE PUBLIC ARENA
Notice bibliographique
Résumé
Introduction / Edna Einsiedel -- Pt. 1. The financial pipeline -- 1. The challenge of creating, protecting and exploiting networked knowledge / Peter W.B. Phillips -- 2. From bank to bench to pharmacy shelf: biotechnology and the culture of finance / Usher Fleising and Chalres Mather -- Pt. 2. Policies and publics -- 3. Agricultural biotechnology in Europe at the crossroads / Hedge Torgersen -- 4. Angles of vision: stakeholders and human embryonic stem cell policy development / Robin Downey, Rose Gernansar, and Edna Einsiedel -- Pt. 3. From public perception to public participation: consumer choice and decision-making -- 5. Involving communities: a matter of trust and communication / Béatrice Godard -- 6. Canadian attitudes to genetically modified food / Michelle Veeman, Wiktor Adamowicz, Wuyang Hu, and Anne Hünnemeyer -- Pt. 4. Framing the gene: the media sphere -- 7. Media representations of genetic research / Tania M. Bubela and Timothy Caulfield -- 8. Lay people actively process messages about genetics / Celest M. Condit -- 9. Telling technological tales: the media and the evolution of biotechnology / Edna Einsiedel -- Pt. 5. Second thoughts: ethical issues -- 10. Ethical analysis of representation in the governance of biotechnology / Michael M. Burgess -- 11. The regulation of animal biotechnology: at the crossroads of law and ethics / Lyne Létourneau -- 12. Second thoughts on biobanks: the Icelandic experience / Gardar Árnason -- Pt. 6. Reflections beyond the here and now -- 13. In search of nanoscale economics: intellectual property and nano-mercantilism in the pre-assembler and assembler stages of nanotechnology / Michael D. Mehta and Linda Goldenberg -- 14. Inhuman, superhuman, or posthuman? Images of genetic futures / Jon Turney -- Pt. 7. Conclusions -- 15. The future of genomics / Peter W.B. Phillips and Edna Einsiedel -- Contributors -- Index
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,018 |
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 ».