Bibliographic record
Abstract
La discrimination génétique est passée du statut de préoccupation isolée parmi un petit nombre de professionnels à celui d'un urgent problème de droits civils et de politique publique aux État-Unis, depuis les vingt dernières années. Ma thèse est un compte rendu généalogique de la transformation de la discrimination génétique en un problème d'une telle envergure. Elle répond à deux questions : Quelle est l'origine du problème? Comment le problème a-t-il changé avec les années? Dans la première partie, je retrace l'histoire des préoccupations au sujet de la discrimination, des années 70 à aujourd'hui. Je puise dans la tradition orale chez des acteurs clés et des organismes de premier plan qui ont informé la compréhension initiale du problème par le public. Je montre comment les préoccupations entourant la discrimination génétique sont issues de différentes pratiques. Dans la deuxième partie, je présente les résultats d'une étude ethnographique d'une durée de trois ans, traitant des audiences publiques sur la médecine génomique aux États-Unis, et illustrant comment de nouveaux acteurs ont défini le problème de la discrimination génétique depuis 1995. Dans le cadre des audiences du Secretary's Advisory Committee on Genetics, Health and Society, les participants ont identifié la peur de la discrimination comme un obstacle au progrès scientifique de la nation, de même qu'une menace significative pour la vie des Américains et des Américaines. J'ai recours à la construction de citoyenneté génomique dans le but de dégager des revendications au sujet des droits et devoirs des Américains et des Américaines, en rapport avec le discours actuel sur la discrimination génétique. L'adoption d'une législation de non discrimination semble contribuer à l'élargissement des droits civils des Américains et des Américaines, tandis que s'accroît leur responsabilité d'agir sur le plan génétique. Les défenseurs de la législation de non discrimination emploient le langage des défaut génétiques pour soutenir que toute la population est sujette à la discrimination. Selon ces mêmes défenseurs, les Américains et Américaines n'ont pas le droit de refuser de penser ou d'agir en termes génétiques.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".