MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281828696 · doi:10.12927/hcpol.2022.26830

University Technology Transfer Has Failed to Improve Access to Global Health Products during the COVID-19 Pandemic

2022· article· en· W4281828696 sur OpenAlexafffundvenueabout
Matthew Herder, E. Richard Gold, Srinivas Murthy

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Technology transferVirologyBusinessMedicinePolitical scienceOutbreakInternational tradeInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Publicly funded research has contributed enormously to many products that were developed in the face of the COVID-19 pandemic. Yet universities' technology transfer practices have failed to ensure that these products are available in low- and middle-income settings. Drawing upon the example of the lipid nanoparticle delivery technology - which was developed in and around the University of British Columbia in Vancouver, BC, and incorporated into the Pfizer/BioNTech COVID-19 vaccine - we show the divide between the university's stated principles to serve global health and technology transfer in practice. We outline three policy actions to realign universities' technology transfer practices in the service of global health.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,331 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealthcare policyMême sujetSARS-CoV-2 and COVID-19 ResearchTravaux en français237 207