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Enregistrement W2149793893 · doi:10.1177/107049650201100104

Drowning in the Magic Well: Shaman Pharmaceuticals and the Elusive Value of Traditional Knowledge

2002· article· en· W2149793893 sur OpenAlexaff
Roger Alex Clapp, Carolyn Crook

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Environment & Development · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEthnobotanical and Medicinal Plants Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesU.S. Food and Drug Administration
Mots-clésBioprospectingEthnobotanyShamanismBusinessTraditional knowledgeIndigenousRisk analysis (engineering)Traditional medicineMedicineGeographyMedicinal plantsBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodiversity prospecting, and ethnobotanical search methods that draw on the medicinal knowledge of traditional societies, are mechanisms of drug discovery with the potential to reward the conservers of biological resources. Shaman Pharmaceuticals aspired to be a model of ethnobotanical bioprospecting, discovering new medicines while sharing benefits with indigenous people. Shaman's failure to market any new pharmaceutical products and its ultimate bankruptcy were heralded as marking the failure, and future abandonment, of ethnobotanical bioprospecting. This analysis of Shaman's history suggests that risks inherent in drug development, company risk associated with Shaman's drug development strategy, and technological change in the industry all contributed to its failure. The authors examine the opportunities and constraints encountered in bioprospecting and ethnobotanical searches and argue that natural products will remain important to drug development. Technological change, however, means that new models and new institutional structures are required for drug development based on natural products.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,020
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,175 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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