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Enregistrement W2929782985 · doi:10.1089/hs.2018.0082

Biodefense Policy Analysis—A Systems-based Approach

2019· article· en· W2929782985 sur OpenAlexaff
Diane DiEuliis, V Venkateswara Rao, Emily A. Billings, Corey Meyer, Kavita M. Berger

Notice bibliographique

RevueHealth Security · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacillus and Francisella bacterial research
Établissements canadiensBerger (Canada)
Organismes subventionnairesU.S. Air Force AcademyDefense Threat Reduction AgencyU.S. Department of Defense
Mots-clésBiodefenseBiosecurityUnintended consequencesPolicy analysisBiological warfareRisk analysis (engineering)BusinessComputer securityPolitical scienceMedicineComputer sciencePublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the overall biosecurity and biodefense policy landscape, the relationships between policies and their effects on each other, and the mechanisms for leveraging advances in science and technology to enhance defensive capabilities is crucial for ensuring that policy strategies address long-standing gaps and challenges. To date, policy analyses have been conducted primarily on single issues, which limits analyses of broader effects of policies, particularly after implementation. Here we describe the first-ever systems-based analysis of the US biosecurity and biodefense policy landscape to analyze functional relationships between policies, including examination of the unintended positive or negative consequences of policy actions. This analysis revealed a striking bifurcation of the US policy landscape for countering biological threats, with one grouping of policies focused on prevention of theft, diversion, or deliberate malicious use of biological sciences knowledge, skills, materials, and technologies (ie, biosecurity) and a second grouping on development of capabilities and knowledge to assess, detect, monitor, respond to, and attribute biological threats (ie, biodefense). An analysis of indirect effects demonstrated that policies within groups may result in mutual benefit, but policies in different groups may counteract each other, limiting achievement of the policy objectives in either group. The current policy landscape predominantly focuses on pathogens and toxins, having limited focus on rapidly changing biotechnologies with potential to positively contribute to biodefense capabilities or introduce unknown and/or unacceptable security risk. Based on our analyses, we present actions for implementing biosecurity and biodefense policy in the United States that intends to harness the benefits of science and technology while also minimizing potential risks. This article synthesizes and highlights the major findings and conclusions from the detailed analyses, which can be found in the full report (http://www.gryphonscientific.com/biosecurity-policy/). The authors describe a systems-based analysis of the US biosecurity and biodefense policy landscape to analyze functional relationships between policies, which revealed 2 approaches in US policy for countering biological threats: (1) prevention of theft, diversion, or deliberate malicious use of biological sciences knowledge, skills, materials, and technologies, and (2) development of capabilities and knowledge to assess, detect, monitor, respond to, and attribute biological threats. Current policy focuses on pathogens and toxins, having limited focus on rapidly changing biotechnologies with potential to positively contribute to biodefense capabilities or introduce unknown and/or unacceptable security risk.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2019
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