The Unexplored Contribution of Responsible Innovation in Health to Sustainable Development Goals
Notice bibliographique
Résumé
Responsible Innovation in Health (RIH) represents an emerging Science, Technology and Innovation (STI) approach that could support not only the Sustainable Development Goal (SDG) “Good health and well-being” but also other SDGs. Since few studies have conceptualized the relationships between RIH and the SDGs, our goal was to inductively develop a framework to identify knowledge gaps and areas for further reflections. Our exploratory study involved: (1) performing a web-based horizon scanning to identify health innovations with responsibility features; and (2) illustrating through empirical examples how RIH addresses the SDGs. A total of 105 innovations were identified: up to 43% were developed by non-profit organizations, universities or volunteers; 46.7% originated from the United States; and 64.5% targeted countries in Africa, Central and South America and South Asia. These innovations addressed health problems such as newborn care (15.5%), reduced mobility and limb amputation (14.5%), infectious diseases (10.9%), pregnancy and delivery care (9.1%) and proper access to care and drugs (7.3%). Several of these innovations were aligned with SDG10-Reduced inequalities (87%), SDG17-Partnerships for the goals (54%), SDG1-No poverty (15%) and SDG4-Quality education (11%). A smaller number of them addressed sustainable economic development goals such as SDG11-Sustainable cities and communities (9%) and SDG9-Industry and innovation (6%), and environmental sustainability goals such as SDG7-Affordable and clean energy (7%) and SDG6-Clean water and sanitation (5%). Three examples show how RIH combines entrepreneurship and innovation in novel ways to address the determinants of health, thereby contributing to SDG5 (Gender), SDG10 (Inequalities), SDG4 (Education) and SDG8 (Decent work), and indirectly supporting SDG7 (Clean energy) and SDG13 (Climate action). Further research should examine how alternative business models, social enterprises and social finance may support the STI approach behind RIH.
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 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 | 0,040 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,057 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».