Une « chambre des citoyens » pour gérer démocratiquement les innovations biotechnologiques
Bibliographic record
Abstract
Depuis le développement des biotechnologies dans les années 1970, leur régulation publique est gérée par les décideurs politiques et les experts. Ce mode de décisions est ancré dans une conception représentative de la démocratie. Au milieu des années 1990, ce modèle a commencé à montrer des limites, non en termes d’efficacité mais de légitimité. Une conception plus participative de la démocratie émerge en réponse aux critiques émises à l’égard du statut de l’expertise dans la prise de décision politique, de la transparence des dispositifs décisionnels, de l’ouverture des arènes délibératives, de la prise en compte des inquiétudes de la population. Il est même pertinent d’institutionnaliser la participation des citoyens à la prise de décisions complexes. À partir de l’évolution de la gestion démocratique des OGM et de la biomédecine en France et en Belgique, les auteurs montrent l’intérêt d’une nouvelle forme de gouvernance sous la forme d’une « chambre des citoyens ». Cette dernière, soutenue par la gestation d’une nouvelle éthique publique, permet d’envisager une combinaison de la représentation et de la participation, de l’expertise et de la veille citoyenne, en gageant sur les capacités adaptatives de la démocratie.
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 | 0.013 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".