Ceci n’est pas une cellule souche. Du laboratoire au musée : le défi de la compréhension de la complexité biologique
Bibliographic record
Abstract
L’ingénierie cellulaire et tissulaire est devenue un enjeu social et politique fort, qui implique des réglementations et des informations adaptées à la réalité biologique couverte par ces biotechnologies. Cet état de fait pose nombre de défis didactiques dans la structuration du débat scientifique ainsi que dans la mise en œuvre de politiques culturelles adaptées. En effet, l’état de « souche » est un terme scientifiquement polysémique qui suscite des malentendus accentués par le fait que le mode de qualification de la cellule « souche » en droit et en biologie n’est pas comparable. Malheureusement, la complexité des terminologies employées pour décrire le monde vivant est souvent occultée dans les débats publics et sous-estimée dans les stratégies de communication scientifiques. Or, ces aspects sémantiques posent des défis à la compréhension publique de la médecine dite « régénératrice ». Ils interrogent les cadrages de l’action publique culturelle et les régimes de visualisation de la complexité biologique.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.035 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".