論文の概要: Developing an NLP-based Recommender System for the Ethical, Legal, and Social Implications of Synthetic Biology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06360v1
• Date: Sun, 10 Jul 2022 20:18:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-07-15 07:47:31.859761
• Title: Developing an NLP-based Recommender System for the Ethical, Legal, and Social Implications of Synthetic Biology
• Title（参考訳）: 合成生物学の倫理的・法的・社会的意味を考慮したNLPベースのレコメンダシステムの開発
• Authors: Damien Dablain, Lilian Huang and Brandon Sepulvado
• Abstract要約: 合成生物学は、食品の安全、健康、環境保護などの目的のために生物を工学的に再設計することを含む。 研究者や政策立案者には倫理的、法的、社会的な意味合い(ELSI)が多数ある。 社会科学者や倫理学者を合成生物学プロジェクトへ組み込む様々な努力が試みられている。 このテキストは異なるアプローチを提案し、自然言語処理(NLP)に基づいた優れたレコメンデーターモデルを開発し、合成生物学者と特定の研究のELSIに関する情報を結びつけることは可能か?
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Synthetic biology is an emerging field that involves the engineering and re-design of organisms for purposes such as food security, health, and environmental protection. As such, it poses numerous ethical, legal, and social implications (ELSI) for researchers and policy makers. Various efforts to ensure socially responsible synthetic biology are underway. Policy making is one regulatory avenue, and other initiatives have sought to embed social scientists and ethicists on synthetic biology projects. However, given the nascency of synthetic biology, the number of heterogeneous domains it spans, and the open nature of many ethical questions, it has proven challenging to establish widespread concrete policies, and including social scientists and ethicists on synthetic biology teams has met with mixed success. This text proposes a different approach, asking instead is it possible to develop a well-performing recommender model based upon natural language processing (NLP) to connect synthetic biologists with information on the ELSI of their specific research? This recommender was developed as part of a larger project building a Synthetic Biology Knowledge System (SBKS) to accelerate discovery and exploration of the synthetic biology design space. Our approach aims to distill for synthetic biologists relevant ethical and social scientific information and embed it into synthetic biology research workflows.
• Abstract（参考訳）: 合成生物学は、食品の安全性、健康、環境保護などの目的で生物の工学と再設計を含む新興分野である。 そのため、研究者や政策立案者には倫理的、法的、社会的な意味合い(ELSI)が多々ある。 社会に責任のある合成生物学を保証する様々な取り組みが進行中である。 政策立案は規制の道のりのひとつであり、他の取り組みは社会科学者や倫理学者を合成生物学プロジェクトに組み込もうとしている。 しかし、合成生物学の不均一な領域の数、そして多くの倫理的疑問のオープンな性質などによって、広く具体的な政策を確立することは困難であることが証明されており、合成生物学チームにおける社会科学者や倫理学者を含む様々な成功を収めている。 このテキストは異なるアプローチを提案し、その代わりに自然言語処理(NLP)に基づいて、合成生物学者と特定の研究のELSIに関する情報を結びつける優れたレコメンデーターモデルを開発することができるのか? この勧告者は、合成生物学設計空間の発見と探索を加速するSBKS(Synthetic Biology Knowledge System)の構築プロジェクトの一環として開発された。 本研究の目的は, 倫理的, 社会科学的情報に関連する合成生物学者を蒸留し, 合成生物学研究のワークフローに組み込むことである。

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