La bioética en el escenario de las tecnologías de reproducción humana asistida
Bibliographic record
Abstract
Los avances de las Tecnologías de Reproducción Humana Asistida (TRHA) nos confrontan con nuevos escenarios y prácticas cuya interrogación resulta necesaria. A través de la narrativa cinematográfica, en el recorte del film Starbuck o su remack Delivery man (Ken Scott, Canadá, 2011; EEUU, 2013), podremos desplegar distintos ejes de análisis en relación a la Inseminación Artificial con Donante (IACD), en la cual se dirimen el derecho a la identidad y el derecho a la privacidad. La historia del protagonista del film narra dos sucesos que cambian el curso de su vida: su novia le devela que ha quedado embarazada y que piensa tener al niño sin contar con su ayuda, y ese mismo día le comunican que le han interpuesto una demanda ya que David ha donado esperma hace alrededor de veinte años, y como resultado, han nacido 533 hijos, de los cuales 142 quieren averiguar su nombre para conocerlo. Lo inédito de esta situación nos lleva a analizarla desde tres vertientes, por el lado del derecho, desde la bioética, y desde la responsabilidad, con la mirada puesta en la subjetividad. En el primer sentido, encontramos que una de las características de los tiempos en que vivimos, es que las relaciones familiares están siendo objeto de profundos y permanentes cambios; que han tenido consecuencias en todo el derecho de familia. Si bien este derecho ha estado siempre en constante evolución, los cambios a los cuales se enfrenta actualmente, como consecuencia de las tecnologías reproductivas, van más allá: lo transforman. Muchas de sus figuras jurídicas han cambiado radicalmente, no siendo ya las que eran. Una de estas nuevas figuras es la de la voluntad procreacional que se encuentra presente en el proyecto de reforma propuesta al Código Civil en Argentina. Desde la bioética, nos interrogamos por las diferencias entre procreación y filiación, y donante y padre. Desde el eje de la responsabilidad, podemos diferenciar la responsabilidad jurídica y subjetiva del protagonista y la responsabilidad de las clínicas de fertilización asistida, entre otras cuestiones.
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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".