Bibliographic record
Abstract
Un sondage auprès de généticiens de 37 pays comportait 5 histoires de cas de présélection du sexe au moyen d'un diagnostic prénatal (DPN). Sur les 4 594 personnes sollicitées, 2 895 ont répondu au questionnaire. Parmi les répondants, 47 % (46 % au Canada et 62 % aux États-Unis) avaient reçu ouvertement des demandes. Au total, 49 % accepteraient de procéder à un DPN (29 %) ou orienteraient leur cliente vers le service aproprié (20 %), notamment 72 % aux États-Unis (34 et 38 % pour chacune des options) et 51 % au Canada (17 et 34 % pour chacune des options. Les femmes généticiennes et les conseillers génétiques avaient davantage tendance à acquiescer aux demandes des patientes, surtout en les orientant vers le service approprié. Les réponses laissent percevoir une tendance à acquiescer aux demandes des patientes dans 14 des 19 pays qui avaient participé au même sondage en 1985, notamment aux États-Unis. Les exceptions sont l'Inde (32 %), la Suède (22 %) et la Turquie (10 %), avec une baisse de près de la moitié des réponses favorables. Sauf en Inde et en Chine, peu de répondants attachaient de l'importance aux répercussions sociales de la présélection du sexe. L'auteure analyse les raisons des tendances actuelles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".