Classifying biotechnology-related policy, regulatory and innovation regimes: A framework for the comparative analysis of genomics policy-making
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An important part of the study of the policy response of government in the area of a novel technology, such as genomics, lies in identifying the technological trajectory followed in the sector and how it intersects or impacts upon existing policy, regulatory and innovation regimes. Part of the challenge in studying the impacts and outcomes of such trajectories, therefore, is their multilayered nature. This has led to the proliferation of different models or frameworks for the analysis of many sectors, each one tackling a specific level and obscuring the linkages between levels and units of analysis. Research into innovations, however, benefits from an understanding of the overall policy and regulatory regimes present in a sector while an understanding of regulatory behaviour is in turn linked to the overall policy framework set up to govern a sector. As such, analyses of both regulation and innovation in a sector such as genomics can profit from an integrated, multi-level approach grounded in the overall nature of the policy regime present in the sphere of activity under examination. We offer such an approach by synthesizing four existing models of policy, regulatory and innovation behaviour that fit the three levels of analysis – the policy regime, regulatory regime and the innovation regime – in the sphere of biotechnology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».