De la bioéthique à l'action publique en matière de biotechnologies : la production des thérapies cellulaires
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cet article propose d’examiner la manière dont les pratiques médicales informelles utilisant les cellules humaines ont été réunies en une technologie intégrée sur deux décennies. Dans ce processus, les débats de la bioéthique constituent un dispositif d’épreuves permettant d’unifier ces pratiques disparates sous le label commun de « thérapie cellulaire ». En établissant des articulations possibles entre la production matérielle d’un savoir médical et ses inscriptions institutionnelles, le travail de requalification bioéthique s’effectue suivant trois registres. Tout d’abord, les controverses bioéthiques assignent un label médical à des technologies qui n’existent alors que sous la forme de projet articulé à des pratiques de laboratoire (thérapie génique). Ensuite, elles définissent des entités du vivant en objet technique, par exemple en dissociant les cellules souches de l’embryon. Enfin, elles introduisent des catégories distinctes de pratiques (clonage reproductif / clonage thérapeutique) à partir d’une même technique. En ce sens, la bioéthique constitue un standard politique, inextricable de l’action publique en matière de biotechnologies. Suivre la construction sociale des objets biologiques conduit à établir un modèle de standardisation des innovations biomédicales et à promouvoir une sociologie pragmatique basée sur la genèse des standards.
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 | 0.022 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.007 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".