Counterfeit Drugs: The Good, the Bad and the Ugly
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.
Notice bibliographique
Résumé
When I chose the title, Counterfeit Drugs: The Good, the Bad and the Ugly, some of my colleagues at this symposium blanched. They understood counterfeit drugs as Bad and Ugly, but resisted categorizing any counterfeit drug as Good. This article is intended to be provocative, challenging some of the conventional wisdom concerning counterfeit drugs. We start with the fact that reports about the scope of pharmaceutical counterfeiting are remarkably anecdotal rather than empirical. As a professor once chided me, the plural of anecdote is not data. The FDA and the WHO must undertake comprehensive market surveillance to establish the true scope of the counterfeiting problem. We also must speak more clearly about counterfeit drugs, with an improved lexicon. It is misleading to pretend that safe and effective cross-border drugs from Canada are similar to contaminated water passed off as erythropoietin (Epoetin alfa) by criminal gangs. They have quite distinct causes, effects and indicated solutions. Finally, and perhaps most controversially, this article identifies the underlying cause of drug counterfeiting as the legal system of intellectual property laws. We briefly explore alternative systems which would accomplish recovery of R&D expenditures without the patent rents which attract counterfeiting.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle