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Enregistrement W2013856177 · doi:10.1186/1471-2458-7-346

How can developing countries harness biotechnology to improve health?

2007· article· en· W2013856177 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiotechnology and Related Fields
Établissements canadiensCanadian Institutes of Health ResearchCentre for Global Health ResearchUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreOntario GenomicsOntario Genomics InstituteGenome Canada
Mots-clésCommercializationDeveloping countryPublic healthCapacity buildingEquity (law)Public relationsBiotechnologyMedicineBusinessPolitical scienceEconomic growthMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle