Bibliographic record
Abstract
Un intérêt grandissant pour le rôle du citoyen dans la prise de décision concernant la vie publique se développe depuis les dernières années. Le développement et la mise en oeuvre de divers mécanismes de participation citoyenne, comme les conférences citoyennes, témoignent de cet intérêt. Nombre de ces expériences ont fait l'objet d'une évaluation, mais essentiellement au niveau de l'efficacité ou du succès de l'exercice. Peut-on les évaluer sur le plan de l’éthique? Quels sont les défis éthiques posés par les mécanismes de participation citoyenne? Ce mémoire évalue une expérience de conférence citoyenne portant sur les avancées de la biologie humaine à l’ère de la génomique mise sur pied par le Groupe de recherche en bioéthique (GREB) de l’Université de Montréal en 2005. À l’aide du concept de l’éthique de la discussion, telle que proposée par quatre auteurs québécois, une analyse qualitative est effectuée sur six documents rédigés dans le cadre de la conférence. Deux catégories de résultats sont discutées. D’abord, les divers éléments relatifs à la conférence citoyenne qui ont soulevé notre attention. Ensuite, les préoccupations des participants en lien avec la science, la société et la participation. Une meilleure compréhension des aspects éthiques auxquels on devrait accorder une attention particulière contribuera à l’amélioration du mécanisme de conférence citoyenne et à son utilisation à long terme.
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 | 0.064 | 0.119 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.013 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".