How can developing countries harness biotechnology to improve health?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The benefits of genomics and biotechnology are concentrated primarily in the industrialized world, while their potential to combat neglected diseases in the developing world has been largely untapped. Without building developing world biotechnology capacity to address local health needs, this disparity will only intensify. To assess the potential of genomics to address health needs in the developing world, the McLaughlin-Rotman Centre for Global Health, along with local partners, organized five courses on Genomics and Public Health Policy in the developing world. The overall objective of the courses was to collectively explore how to best harness genomics to improve health in each region. This article presents and analyzes the recommendations from all five courses. DISCUSSION: In this paper we analyze recommendations from 232 developing world experts from 58 countries who sought to answer how best to harness biotechnology to improve health in their regions. We divide their recommendations into four categories: science; finance; ethics, society and culture; and politics. SUMMARY: The Courses' recommendations can be summarized across the four categories listed above: SCIENCE: - Collaborate through national, regional, and international networks- Survey and build capacity based on proven models through education, training, and needs assessments FINANCE: - Develop regulatory and intellectual property frameworks for commercialization of biotechnology- Enhance funding and affordability of biotechnology- Improve the academic-industry interface and the role of small and medium enterprise ETHICS, SOCIETY, CULTURE: - Develop public engagement strategies to inform and educate the public about developments in genomics and biotechnology- Develop capacity to address ethical, social and cultural issues- Improve accessibility and equity POLITICS: - Strengthen understanding, leadership and support at the political level for biotechnology- Develop policies outlining national biotechnology strategyThese recommendations provide guidance for all those interested in supporting science, technology, and innovation to improve health in the developing world. Applying these recommendations broadly across sectors and regions will empower developing countries themselves to harness the benefits of biotechnology and genomics for billions who have long been excluded.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,020 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».