Publication

Assessing Public Opinion on CRISPR-Cas9: Combining Crowdsourcing and Deep Learning

Marcel Salathé, Martin Mathias Müller
2020
Journal Articles

Résumé

Background: The discovery of the CRISPR-Cas9-based gene editing method has opened unprecedented new potential for biological and medical engineering, sparking a growing public debate on both the potential and dangers of CRISPR applications. Given the speed of technology development and the almost instantaneous global spread of news, it is important to follow evolving debates without much delay and in sufficient detail, as certain events may have a major long-term impact on public opinion and later influence policy decisions.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/d5506e73-aadd-4309-8f3a-4a65b1f55041

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Assessing Public Opinion on CRISPR-Cas9: Combining Crowdsourcing and Deep Learning

Chattez avec Graph Search

Infusing structured knowledge priors in neural models for sample-efficient symbolic reasoning

Random matrix methods for high-dimensional machine learning models

Advancing Self-Supervised Deep Learning for 3D Scene Understanding