The successes and challenges of open-source biopharmaceutical innovation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Increasingly, open-source-based alliances seek to provide broad access to data, research-based tools, preclinical samples and downstream compounds. The challenge is how to create value from open-source biopharmaceutical innovation. This value creation may occur via transparency and usage of data across the biopharmaceutical value chain as stakeholders move dynamically between open source and open innovation. AREAS COVERED: In this article, several examples are used to trace the evolution of biopharmaceutical open-source initiatives. The article specifically discusses the technological challenges associated with the integration and standardization of big data; the human capacity development challenges associated with skill development around big data usage; and the data-material access challenge associated with data and material access and usage rights, particularly as the boundary between open source and open innovation becomes more fluid. EXPERT OPINION: It is the author's opinion that the assessment of when and how value creation will occur, through open-source biopharmaceutical innovation, is paramount. The key is to determine the metrics of value creation and the necessary technological, educational and legal frameworks to support the downstream outcomes of now big data-based open-source initiatives. The continued focus on the early-stage value creation is not advisable. Instead, it would be more advisable to adopt an approach where stakeholders transform open-source initiatives into open-source discovery, crowdsourcing and open product development partnerships on the same platform.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».