Bioética en los procesos de investigación y bioprospección: relaciones con pueblos indígenas y comunidades locales en Colombia
Bibliographic record
Abstract
Propósito/Contexto. En este artículo se exploran los principios bioéticos de autonomía y justicia, a la luz de tres casos de uso de la biodiversidad, tanto para fines investigativos como de aprovechamiento comercial, que involucran territorios colectivos de comunidades indígenas, afrodescendientes y predios de población campesina. Metodología/Enfoque. En cada caso se examinaron sus características, los actores, las relaciones entre los actores y los beneficios contemplados para las partes. El estudio comprendió la recopilación y análisis de documentación y la realización de 10 entrevistas semiestructuradas con investigadores, representantes de instituciones, empresas y organizaciones indígenas y afrocolombianas. La investigación se realizó entre 2015 y 2017 e incluyó comunidades del Amazonas, Risaralda, Chocó y Antioquia. Resultados/Hallazgos. Se encontró que las instituciones de investigación y los investigadores tramitan y obtienen las autorizaciones reglamentarias, mientras que las entidades del Estado registran una progresiva omisión de responsabilidades que afecta los derechos de las comunidades, por ejemplo, a través de la inobservancia del derecho a la consulta previa. Adicionalmente, en los casos de estudio, las relaciones que los actores establecen con las INAPRRCL (sigla de indígenas, negros, afrodescendientes, palenqueros, raizales, Rrom, campesinas y locales) varían en la observancia de principios bioéticos. Discusión/Conclusiones/Contribuciones. Debido a que el régimen jurídico tiene un alcance limitado para el uso de la biodiversidad en investigación o innovación tecnológica, se evalúa y se discute si la bioética podría servir de guía para el respeto de la autonomía y la participación de beneficios de las comunidades en proyectos de investigación y bioprospección.
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 | 0.006 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; 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".