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Enregistrement W2887991659 · doi:10.1371/journal.pbio.2006031

Provenance and risk in transfer of biological materials

2018· article· en· W2887991659 sur OpenAlexaff
Jane Nielsen, Tania Bubela, Drc Chalmers, Amber L. Johns, Linda J. Kahl, Joanne Kamens, Charles Lawson, John Liddicoat, Rebekah McWhirter, Ann L. Monotti, James Scheibner, Tess Whitton, Dianne Nicol

Notice bibliographique

RevuePLoS Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Property and Patents
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationSimplicitySimple (philosophy)BiologyLiabilityProcess (computing)Function (biology)Promotion (chess)Risk analysis (engineering)Computer scienceBusinessEpistemologySociologyEvolutionary biologyLawAccountingSocial sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whereas biological materials were once transferred freely, there has been a marked shift in the formalisation of exchanges involving these materials, primarily through the use of Material Transfer Agreements (MTAs). This paper considers how risk aversion dominates MTA negotiations and the impact it may have on scientific progress. Risk aversion is often based on unwarranted fears of incurring liability through the use of a material or loss of control or missing out on commercialisation opportunities. Evidence to date has suggested that complexity tends to permeate even straightforward transactions despite extensive efforts to implement simple, standard MTAs. We argue that in most cases, MTAs need do little more than establish provenance, and any attempt to extend MTAs beyond this simple function constitutes stifling behaviour. Drawing on available examples of favourable practice, we point to a number of strategies that may usefully be employed to reduce risk-averse tendencies, including the promotion of simplicity, education of those engaged in the MTA process, and achieving a cultural shift in the way in which technology transfer office (TTO) success is measured in institutions employing MTAs.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,096 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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