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Record W2767666861 · doi:10.71781/28328

Implications éthiques, sociales et légales de l'épigénétique : perspectives rhétorique, dialectique et réflexive sur l'application des connaissances scientifiques

2017· dissertation· fr· W2767666861 on OpenAlexfundno aff
Charles Dupras

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health Research
KeywordsHumanitiesBiologyPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’épigénétique est un champ de recherche qui s’intéresse aux variations dans l'activité des gènes n’impliquant pas de modification de la séquence d'ADN et pouvant être transmises lors des divisions cellulaires. Les chercheurs dans ce domaine se penchent principalement sur le rôle de changements très précis dans la structure 3D de l’ADN, qui sont imposés par la méthylation de l’ADN et d'autres réactions biochimiques et qui ont pour effet de contraindre ou de faciliter la lecture des gènes en fonction du besoin des cellules. De nombreuses maladies ont été associées à une perturbation des mécanismes épigénétiques, comme les cancers, les maladies cardiovasculaires, les désordres hormonaux et métaboliques, les maladies inflammatoires chroniques et les troubles neuropsychologiques. Au cours des quinze dernières années, l’épigénétique a connu un essor fulgurant. Elle fut particulièrement propulsée par la recherche en épigénétique environnementale, une spécialité qui s’intéresse aux causes externes de l’altération des mécanismes épigénétiques. Cette branche de la recherche a récemment suscité une vive attention de la part des médias et des chercheurs en sciences sociales et humaines, parce qu’elle met en évidence, au niveau moléculaire, l’influence critique de l’environnement physico-chimique et psychosocial des personnes sur leur santé. Elle apporte ainsi un éclairage supplémentaire sur la relation étroite qui existe entre les inégalités sociales et les inégalités de santé. L’épigénétique environnementale pourrait donc nous encourager, non seulement à imaginer des technologies biomédicales capables de renverser les perturbations acquises, mais aussi à élaborer des stratégies de santé publique préventives, soucieuses des considérations de justice sociale qui affectent la santé des personnes et des populations. Dans cette thèse, nous proposons une exploration des implications éthiques, légales et sociales de l’épigénétique (EpigELS). Nous présentons d’abord une revue exhaustive des différentes observations, interprétations et spéculations exprimées dans la littérature en sciences sociales et humaines au sujet des conséquences épistémologiques et normatives de ce jeune champ de recherche. Nous procédons ensuite à une analyse en trois temps de l’application des connaissances. Une première approche, que nous appelons la perspective rhétorique, fait la promotion de l’épigénétique environnementale comme plaidoyer en faveur de politiques de santé préventives et de l’expansion de la bioéthique nord-américaine pour y inclure les préoccupations environnementales et les enjeux relatifs aux déterminants sociaux de la santé (article 1). Une seconde approche, que nous appelons la perspective dialectique, offre un regard critique sur l’attribution de responsabilités morales fondée sur les découvertes en épigénétique. Elle démontre toute la complexité de cette entreprise en faisant la lumière sur les incertitudes scientifiques et les contradictions internes apparentes de ce champ d’étude, spécialement autour des concepts de norme épigénétique et de plasticité épigénétique (article 2). Une troisième approche, que nous appelons la perspective réflexive, se penche sur l’influence potentielle du paysage biopolitique contemporain – molécularisation de la santé et biomédicalisation de la vie – sur l’application des connaissances. Dans ce ‘régime de vérité’ néolibéral, qui favorise les processus d’internalisation, d’isolement, de marchandisation et de technologisation, il est probable que l’application clinique des découvertes en épigénétique soit injustement privilégiée, par défaut, au détriment de leur application en politiques de santé préventives (article 3). Nous terminons par une ouverture sur l’avenir du domaine EpigELS et une brève discussion sur la nature en partie interprétative du processus de passage des connaissances à la pratique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.028
metaresearch head score (Gemma)0.023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.994
Threshold uncertainty score0.148

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0280.023
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.003
Science and technology studies0.0060.083
Scholarly communication0.0160.019
Open science0.0030.009
Research integrity0.0080.011
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.268
Teacher spread0.234 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2017
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