Éléments de réflexion sur le choix d’un modèle de réglementation pour l’embryon et les cellules souches embryonnaires
Bibliographic record
Abstract
L’important potentiel thérapeutique que laissent miroiter les cellules souches embryonnaires humaines conduit actuellement de nombreux pays à revoir l’adéquation de leur encadrement juridique concernant la recherche sur l’embryon et ses cellules. Au-delà de la question de l’opportunité de légaliser ou non ces recherches, l’étude des règles substantives en la matière révèle au niveau international l’apparition d’une relative convergence des conditions de recherche sur l’embryon et les cellules souches embryonnaires. À cette convergence s’associe pourtant une grande variété de modèles de réglementation retenus ou envisagés. L’auteure s’interroge ici sur l’impact des mécanismes juridiques choisis pour encadrer la recherche sur l’embryon et les cellules souches embryonnaires et évalue leurs qualités respectives en fonction des attentes partagées par les acteurs visés. Son analyse apporte notamment des éléments de réflexion critique quant au recours à une agence de réglementation, retenu dans la récente loi canadienne et préconisé en France, pour régir ces champs de recherche qui touchent notre rapport au symbolique.
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 | 0.027 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
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".