From discovery to delivery: public sector development of the <i>r</i>VSV-ZEBOV Ebola vaccine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The discovery and development of the Ebola rVSV-ZEBOV vaccine challenge the common assumption that the research and development for innovative therapeutic products and vaccines is best carried out by the private sector. Using internal government documents obtained through an access to information request, we analyze the development of rVSV-ZEBOV by researchers at Canada’s National Microbiology Laboratory beyond its patenting and licensing to a biotech company in the United States in 2010. According to government documentation, the company failed to make any progress toward a phase 1 clinical trial until after the WHO Public Health Emergency of International Concern freed substantial donor and public funds for the vaccine’s further development. The development of rVSV-ZEBOV, from sponsoring early stage research through to carrying out clinical trials during the epidemic, was instead the result of the combined efforts of the Canadian government, its researchers, and other publicly funded institutions. This case study of rVSV-ZEBOV underscores the significant public contribution to the R&D of vaccines even under conditions of precarity, and suggests that an alternative approach to generating knowledge and developing interventions, such as open science, is required in order to fully realize the public sector’s contribution to improved global health.
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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 | 0,015 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».