Principles for Incorporating Farmers in the Ethical Assessment of Genetically Modified Crops

A current advance within the agricultural industry is the use of genetic engineering to produce novel crops for food production. This technology raises questions about how societies should position themselves with respect to genetically modified (GM) crop development and implementation; namely, how should the potentials and risks of this technology be evaluated? We argue that current methods to evaluate the risks and benefits of GM crops are inadequate and not conducive to the strategic development of this technology, where a way to ameliorate technology assessments for GM crops is to include farmers in the research process of evaluating these crops prior to their commercialization. However, particularities concerning the ethical status of such research require special consideration and vigilance. For example, in such technology assessment initiatives, farmers would occupy both the roles of research participant and research investigator. Other particularities surface due to factors related to the nature of GM crops. These particularities are examined with reference to concepts drawn from the field of research ethics, namely informed consent, compensatory decisions, and issues of participant inclusion/exclusion.

Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification

Dans le domaine des neurosciences computationnelles, l'hypothèse a été émise que le système visuel, depuis la rétine et jusqu'au cortex visuel primaire au moins, ajuste continuellement un modèle probabiliste avec des variables latentes, à son flux de perceptions. Ni le modèle exact, ni la méthode exacte utilisée pour l'ajustement ne sont connus, mais les algorithmes existants qui permettent l'ajustement de tels modèles ont besoin de faire une estimation conditionnelle des variables latentes. Cela nous peut nous aider à comprendre pourquoi le système visuel pourrait ajuster un tel modèle; si le modèle est approprié, ces estimé conditionnels peuvent aussi former une excellente représentation, qui permettent d'analyser le contenu sémantique des images perçues. Le travail présenté ici utilise la performance en classification d'images (discrimination entre des types d'objets communs) comme base pour comparer des modèles du système visuel, et des algorithmes pour ajuster ces modèles (vus comme des densités de probabilité) à des images. Cette thèse (a) montre que des modèles basés sur les cellules complexes de l'aire visuelle V1 généralisent mieux à partir d'exemples d'entraînement étiquetés que les réseaux de neurones conventionnels, dont les unités cachées sont plus semblables aux cellules simples de V1; (b) présente une nouvelle interprétation des modèles du système visuels basés sur des cellules complexes, comme distributions de probabilités, ainsi que de nouveaux algorithmes pour les ajuster à des données; et (c) montre que ces modèles forment des représentations qui sont meilleures pour la classification d'images, après avoir été entraînés comme des modèles de probabilités. Deux innovations techniques additionnelles, qui ont rendu ce travail possible, sont également décrites : un algorithme de recherche aléatoire pour sélectionner des hyper-paramètres, et un compilateur pour des expressions mathématiques matricielles, qui peut optimiser ces expressions pour processeur central (CPU) et graphique (GPU).

The Andhra Pradesh Microfinance Crisis and American Payday Lending: Two Studies in Vulnerability

Microcredit, a non-profit lending approach that is often championed as a source of women’s inclusion and empowerment, has in the past decade been followed by microfinance, a forprofit sibling of a different temperament. Microfinance in India is now in turmoil, precipitated by legislation in the state of Andhra Pradesh, which has encouraged withholding of payment, which in turn has frozen the market. This paper considers one precipitating condition of the crisis: the remarkable, new, and developing burden of formal economic debt that poor women in the state have only recently come to hold – debt that now surpasses one year’s family income, on average. The development of this lending sector follows upon innovation in lending to the poor of the global north over the past two decades, and the practices show noteworthy parallels. Both lending schemes have produced similar disproportionate burdens upon some low-status individuals within their respective economic orders, and both may exploit a vulnerability that is born of aspiration and produces great dysfunction for borrowers. This paper introduces the two lending schemes, sketches the parallels, and introduces the claim that ethical finance arrangements for the poor require attention to vulnerability, an under-utilized category in both liberal ethical theory and in finance.