Bibliographic record
Abstract
Le désir d’avoir un enfant est universel. Les récentes avancées en génétique ont donné naissance au test génétique prénatal. Le diagnostic prénatal classique ou préimplantatoire permet de déceler des anomalies au stade foetal ou préembryonnaire. Ce type de test génétique est offert aux parents « à risque » de donner naissance à un enfant atteint d’une maladie génétique grave cependant la demande est grandissante auprès des autres couples. Il y a diverses pressions (directes ou indirectes) qui poussent les parents à recourir à ce type d’examen. La pression de la société et même l’État pousse les parents à se soumettre au test qui est une source importante de stress. La pression établit une normativité et renforce les préjugés envers les handicapés et influence la prise de décision des parents face au résultat. L’équipe médicale exerce une influence et le sentiment de culpabilité de mettre un enfant malade au monde hante les parents. Bien que les progrès de la génétique ont plusieurs avantages comme de permettre à des couples qui sans le dépistage prénatal n’auraient pas eu d’enfant la liberté de procréer doit rester au premier plan.
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 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.007 |
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".