Creating innovation capabilities for improving global health: Inventing technology for neglected tropical diseases in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous research on innovation capabilities in emerging economies shows knowledge networks tied to Western multinationals and national governments focused on economic growth. Less understood is the innovation capability building of emerging economies to achieve ‘good health’, an important Sustainable Development Goal. Here, we present a longitudinal study of a public research organization in an emerging economy and examine how it builds innovation capabilities for creating vaccines, drugs, and diagnostics for diseases primarily affecting the poor. We study FIOCRUZ in Brazil using archival, patent, and interview data about invention of technologies for neglected tropical diseases. We contribute novel insights into the evolution of knowledge networks, as national policy integrates innovation and health goals. We found significant diversification of local and foreign knowledge sources, and substantial creation of networks with public, private, and non-governmental organizations enabling collective invention. These R&D networks attract many multinationals to collaborate on socially driven innovation projects previously non-existent in their portfolios. The public research organization leads collaborations with multinationals and diverse partners, harnessing distributed international knowledge. Our results indicate emerging economies’ capabilities depend on elevating policies to increase health access for the poor to drive innovation and promoting local R&D to generate solutions to improve health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».