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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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,039 |
| Communication savante | 0,017 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».