Commentary: University Technology Transfer Has Made a Significant Contribution to Fighting COVID-19 while Ensuring Global Access
Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews the response by public sector research organizations and their technology transfer offices to the COVID-19 pandemic.It shows that leading universities and technology transfer associations quickly enacted licensing principles for the duration of the pandemic to maximize availability and minimize delays in translating public sector research institutes' (PSRIs') COVID-19 inventions to the public -in both the developed and the developing world -while waiving payment of royalties.It discusses examples of vaccines, drugs, diagnostics and personal protective equipment that were developed in PSRIs and swiftly deployed throughout the world on socially responsible terms.It reviews the case cited by Herder et al. (2022) and concludes that their proposed mandates are unnecessary and may inhibit the free flow of healthcare innovation from bench to bedside. RésuméCet article passe en revue la réaction à la pandémie de la COVID-19 de la part des organismes de recherche du secteur public et de leurs bureaux de transfert de technologie.Il montre que les principales universités et associations de transfert de technologie ont rapidement adopté des principes d' octroi de licences pour la durée de la pandémie afin de maximiser la disponibilité et de minimiser les retards dans la transposition des inventions des instituts de recherche publics (IRP) vers les populations -dans les pays développés comme dans ceux en développement -tout en renonçant au paiement des redevances.Il présente des exemples de
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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 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,147 | 0,081 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,016 |
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 ».