Experts, embryons et « économie d’innovation » : la recherche sur les cellules souches dans le discours politique au Canada
Bibliographic record
Abstract
Les décisions relatives aux programmes de recherche sur les nouvelles technologies de reproduction et leur application ont été principalement prises en dehors de la société civile et des arènes politiques officielles. Parmi plusieurs cadres théoriques qui soulignent le rôle du discours dans l’établissement du cadre des questions politiques, la présente étude examine le rôle dominant que jouent les experts médico-scientifiques, tant au niveau des délibérations sur la recherche embryologique que sur les structures institutionnelles qui assurent leur indépendance dans ce domaine. L’étude explore ensuite les différents discours qui ont vu le jour lors de la Commission sur les nouvelles techniques de reproduction et explique comment les limites « moralement acceptables » sur la recherche embryologique ont été négociées et légitimées. Finalement, l’étude examine comment le discours médico-scientifique et l’autorité cognitive des experts scientifiques ont influencé la ligne de conduite du gouvernement fédéral canadien sur la recherche embryologique. Ce faisant, ce texte souligne le « lien discursif » entre la rhétorique du progrès scientifique, avancé par la communauté scientifique, et la Stratégie d’innovation du Parti libéral, laquelle vise à accroître la compétitivité économique du Canada en renforçant sa capacité dans les domaines de la recherche et de la science.
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 | 0.008 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.024 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".