Organizing and experimenting: Genomic clinical trials as epistemic and organizational innovation
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we focus on the study of six multi-center genomic trials, promoted by four different French cancer centers. Following recent work that investigated the organizational dimensions of biomedical innovations, we explore the “mutually constitutive relation between epistemic and organizational innovation” (Cambrosio, Keating & Nelson, 2014, p.13) in the domain of “precision medicine”. As a matter of fact, one may observe a great diversity of genomic trials regarding their scientific as well as their organizational design. We show that, in our case, the relations between organization/ing and experimentation/ing are manifold and, in fact, may be framed as cascading experimentations. First, the genomic clinical trials under investigation may be conceptualized as instances of experimenting (temporary) organization, since the organizational design that accompanies their deployment has changed over time in order to adapt to emerging problems. Second, these trials (are meant to) challenge and change the functioning of the healthcare organizations within which they are deployed. Reciprocally, the functioning of healthcare organizations enables and constrains the trials’ design as well as their successful completion. Fundamentally, these trials must be analyzed as epistemic as well as organizational innovation.
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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 | 0,066 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,042 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».