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Enregistrement W2765736274 · doi:10.1089/omi.2017.0148

David Bowie and the Art of Slow Innovation: A <i>Fast-Second Winner</i> Strategy for Biotechnology and Precision Medicine Global Development

2017· review· en· W2765736274 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOMICS A Journal of Integrative Biology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreativityInnovatorPrecision medicineComputer scienceSociologyPolitical scienceIntellectual propertyMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Original ideas and innovation cannot always be ordered like a courier service and delivered fresh to our desk at 9 am. Yet, most creativity-based organizations, careers, and professions, science and biotechnology innovation included, emphasize the speed as the prevailing ideology. But a narrow focus on speed has several and overlooked shortcomings. For example, it does not offer the opportunity to draw from, and stitch together disparate concepts and practices for truly disruptive innovation. Preventing false starts, learning from others' or our own mistakes, and customizing innovations for local community needs are difficult in a speed-hungry innovation ecosystem. We introduce a new strategy, the Fast-Second Winner, specifically in relation to global development of biotechnologies and precision medicine. This à la carte global development strategy envisions a midstream entry into the innovation ecosystem. Moreover, we draw from the works of the late David Bowie who defied rigid classifications as an artist and prolific innovator, and introduce the concept and practice of slow innovation that bodes well with the Fast-Second Winner strategy. A type of slow innovation, the Fast-Second Winner is actually fast and sustainable in the long term, and efficient by reducing false starts in new precision medicine application contexts and geographies, learning from other innovators' failures, and shaping innovations for the local community needs. The establishment of Centers for Fast-Second Innovation (CFSIs), and their funding, for example, by crowdfunding and other innovative mechanisms, could be timely for omics and precision medicine global development. If precision medicine is about tailoring drug treatments and various health interventions to individuals, we suggest to start from tailoring new ideas, and focus not only on how much we innovate but also what and how we innovate. In principle, the Fast-Second Winner can be applied to omics and other biotechnology responsible development in medical practice or any field of applied innovation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,323 · 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