Constructing narratives of heroism and villainy: case study of Myriad's BRACAnalysis® compared to Genentech's Herceptin®
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The development of Herceptin(®) is welcomed as a major advance in breast cancer treatment, while Myriad's development of BRACAnalysis(®) is a widely used diagnostic. However useful and successful this product is, its presence in the public eye is tainted by predominantly negative press about gene patenting and business practices. DISCUSSION: While retrospection invites a sharp contrast between Genentech's triumphal narrative of scientific achievement and Myriad's public image as a controversial monopolist, a comparative history of these companies' products reveals two striking consistencies: patents and public discontent. Despite these similarities, time has reduced the narrative to that of hero versus villain: Genentech is lauded - at least for the final outcome of the Herceptin(®) story - as a corporate good citizen, Myriad as a ruthless mercenary. Since patents undergird both products yet the narratives are so different, the stories raise the question: why have patents taken the fall as the scapegoat in current biotechnology policy debate? SUMMARY: A widely publicized lawsuit and accompanying bad press have cast Myriad as a villain in the evolving narrative of biotechnology. While the lawsuit suggests that this villainy is attributable to Myriad's intellectual property, we suggest through a comparative case study that, at least in the Myriad case, it is not simply about the patents but also other business strategies the company chose to pursue. Patents were a necessary but not sufficient cause of controversy.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,029 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».