Épigénétique : les écueils d’une transposition du biologique au social
Bibliographic record
Abstract
Nous effectuons dans cet article un survol des dangers liés à certaines représentations des phénomènes épigénétiques lors de la formulation de recommandations sociales et médicales. Après avoir exploré les représentations de l’épigénétique dans différents ouvrages de vulgarisation et discours médiatiques, nous critiquons certaines des conclusions susceptibles d’émerger de tels discours qui peuvent paraître prématurées. Nous insistons en particulier sur les enjeux relevant de la responsabilité parentale —notamment celle des femmes — quant à la transmission de marqueurs épigénétiques. Enfin, nous proposons quelques considérations épistémologiques concernant la biologie du développement qui viennent nuancer la portée des discours concernant une éventuelle responsabilité épigénétique. Une telle clarification est susceptible, selon nous, de lever plusieurs difficultés relatives à la compréhension des recherches en épigénétique ainsi qu’à leur application éventuelle hors du champ scientifique.
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 | 0.021 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.056 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.006 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".