Bibliographic record
Abstract
Marie BUY*Nous nous proposons ici 1 de prendre un point de vue biologique animal autant qu'humain, sur les xénotransplantations et sur d'autres approches thérapeutiques destinées à remplir des buts similaires à ces dernières.La xénotransplantation peut être vue comme un hybride entre biologie et pharmacologie.De l'animal non-humain à l'être humain, cette thérapeutique se propose d'annihiler les frontières entre espèces.Tandis que la biologie permet de repérer les ressemblances, la pharmacologie se doit de pallier 2 les différences.Également étudiée pour des greffes de cellules ou de tissus, la xénotransplantation a été envisagée comme solution potentielle aux problèmes de pénurie en greffons humains.Elle présente toutefois des inconvénients sérieux, tant en regard du bien-être animal, que des disparités intrinsèques entre animal donneur et être humain receveur ainsi qu'au niveau des risques de transmission de maladies entre espèces.Mais la xénotransplantation n'est jamais qu'une solution parmi d'autres.En effet, d'autres approches thérapeutiques ont été envisagées pour corriger certains défauts au niveau cellulaire ou moléculaire ainsi que pour permettre * Assistante de recherche, Centre de recherche en droit public, Université de Montréal. 1 Sauf indication contraire, le présent texte est le compte-rendu sommaire de lectures effectuées pour fin de présentation avec le Dr Gilly Griffin, que nous souhaitons chaleureusement remercier de son soutien amical, au Congrès de l'ACFAS tenu en mai 1999. 2 Digne de mention est l'étymologie de ce mot venant de «pallium», sorte de manteau à capuchon, que nous utilisons ici en construction directe : «Du bas latin palliare "couvrir d'un manteau", puis "cacher".…en médecine, [ce verbe] a signifié "guérir en apparence"; de là le sens élargi de "remédier à"» (réf.: Le bon usage de Grevisse, Édition Duculot, 1986, 12 e éd.) Il semble approprié de s'interroger.En effet, guérir en apparence est-il guérir?
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.022 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.016 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.009 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".