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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».