Enjeux éthiques et légaux des applications du diagnostic préimplantatoire au Canada
Bibliographic record
Abstract
Le diagnostic préimplantatoire (DPI), issu d'une alliance entre la procréation médicalement assistée et les techniques de diagnostic génétique, met à la disposition des êtres humains des conditions entièrement nouvelles pour le "contrôle de la qualité" des enfants. Sur la base d'un vaste ensemble de critères, telle choix du sexe ou l'élimination d'une maladie génétique, les parents peuvent désormais sélectionner leurs embryons créés par fécondation in vitro en fonction de leurs caractéristiques génétiques. Les applications du DPI suscitent toutefois de nombreuses questions. Pas surprenant que le DPI et ses différentes applications fassent l'objet d'un intense débat éthique; ils requièrent certes la mise en place d'un cadre normatif. En 2004, le Canada a finalement adopté la Loi concernant la procréation médicalement assistée et la recherche connexe (L.C. 2004, ch. 2). À titre de manipulation sur l'embryon, le DPI y est indirectement couvert. L'article 10 (2) établit en ce sens une condition générale concernant la modification, la manipulation, le traitement ou l'utilisation d'un embryon in vitro dont le régime de réglementation et d'autorisation en déterminera les limites. Nous pouvons à juste titre nous demander ce qu'il en sera dans le cas de chacune des applications du DPI. L'une d'entre elles, la sélection du sexe pour des raisons non médicales, est déjà prohibée en vertu du texte de loi. Que prévoiront les règlements pour les autres utilisations du DPI? Le gouverneur en conseil dispose du pouvoir pour désigner les catégories d'activités pouvant faire l'objet d'une autorisation ainsi que pour établir les modalités d'exercice de toute activité réglementée. De quelle nature seront ces règlements? Que doivent-ils ou peuvent-ils contenir? Je m'interroge sur le contrôle juridique des diverses applications de cette technique diagnostique. À cet égard, la France et le Royaume-Uni offrent des modèles normatifs fort intéressants pour le Canada. Au cours de cette analyse j'ai cherché à déterminer lequel de ces deux modèles est le plus adapté à la réalité canadienne en matière de procréation médicalement assistée et de DPI. J'ai d'autre part constaté que le choix d'un modèle dépend de notre position à l'égard de certaines questions éthiques telle l'importance de l'autonomie reproductive (i.e. la liberté de choix des embryons en fonction de critères établis par les individus).
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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 | 0.016 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".