La traduction des échantillons biologiques : une amplification de la vie privée ?
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cette contribution porte sur l’articulation entre la vie privée et la justice criminelle. Nous nous intéressons à l’enquête policière et à sa mobilisation de la technologie d’identification génétique. Il est courant de concevoir la vie privée en tant qu’attribut de l’individu qui précèderait la vie sociale, telle une substance que chacun possède et qu’il faut préserver. Vu ainsi, l’avènement de la technologie d’identification génétique dans la justice criminelle paraît être une force d’érosion de la vie privée. Or, inspirés de la sociologie de la traduction, nous suggérons de reconsidérer cette lecture de l’innovation technologique. À partir d’une enquête de terrain menée au Canada, nous avons retracé le parcours suivi par les substances biologiques, de leur prélèvement à leur transformation en profil génétique. Nous soutenons qu’il est possible et heuristique de voir la vie privée en tant que production socio-technique contingente. Cette conception nous permet de sortir, en partie, des impasses du paradigme dominant de la vie privée et d’un constructivisme relativiste.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".