Healthcare's Grand Challenge: Stimulating Basic Science on Diseases that Primarily Afflict the Poor
Notice bibliographique
Résumé
Perhaps the most compelling Grand Challenge in healthcare is addressing diseases that primarily afflict the poor. In this paper, we examine the effect of the World Trade Organization's (WTO's) 1994 policy of Trade-Related Intellectual Property Rights (TRIPS), which was justified in part by a claim that patents and other intellectual property protections (IPPs) would improve the availability of drugs for 'neglected diseases' such as malaria and tuberculosis. To date, scholars have found little evidence associating TRIPS with clinical trials, patents, or trade in drugs for neglected diseases. We revisit the original economic logic behind TRIPS and introduce a complementary theory that TRIPS encouraged the time-consuming and complex development of the managerial institutions required for the prerequisite basic science for neglected diseases. We test this logic on a large cross-section of scientific publications. The results indicate an increase in basic science on neglected diseases and in applied science on non-neglected diseases in line with our predictions. Further analysis indicates increases in scientific activity authored in low-income countries on locally relevant neglected diseases. We interpret these results to call for application of theories of management to Grand Challenges, and especially to the evaluation of policies such as TRIPS. Addressing the Grand Challenge of healthcare for the poor depends on interventions that deepen the development of managerial institutions of science.
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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 | 0,009 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».