David Bowie and the Art of Slow Innovation: A <i>Fast-Second Winner</i> Strategy for Biotechnology and Precision Medicine Global Development
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,031 |
| Communication savante | 0,026 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».