Consideração Ética sobre a Edição Genética em Seres Humanos
Bibliographic record
Abstract
A edição genética em seres humanos incita várias reflexões sobre qual deve ser o papel que a ciência deve desempenhar e quais os seus limites de atuação. Frente a essa problemática, esse ensaio teórico objetiva fornecer argumentos sobre as graves implicações éticas que tais práticas podem resultar. Como principal ponto argumentativo, será levado em conta um dos princípios éticos superiores apontado pela Ciência Logosófica: a tolerância. Nesse sentido, considerando esse princípio ético, é argumentado o por que as Ciências Biológicas não devem se ocupar com questões relacionadas a alteração dos genes. Para isso, são apresentados pontos de vista de autores a favor, e então, contrasto com outros fundamentos. A conclusão é a de que, dado os riscos e as incertezas com esses procedimentos, é mais prudente a ciência não se ocupar com essa prática.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.047 | 0.163 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.036 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.023 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".