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Enregistrement W4385799063 · doi:10.1177/27551938231195434

Canada and the pharmaceutical industry in the time of COVID-19

2023· article· en· W4385799063 sur OpenAlexaffabout
Joel Lexchin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Social Determinants of Health and Health Services · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Intellectual propertyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)WaiverBusinessPandemicPharmaceutical industry2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Economic growthInternational tradePolitical scienceMedicineEconomicsVirologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic showed the close relationship between the Canadian government and the pharmaceutical industry when it came to both domestic and international issues. Domestically, the government chose to prioritize advice about vaccine acquisition from a panel of heavily conflicted people; it signed contracts worth billions of dollars with companies for vaccines but the contents of contracts were largely kept secret. The government also committed over CAD$1 billion in funding for research on COVID-19 but without any requirement that any forthcoming intellectual property or diagnostic and therapeutic products had to be accessible and affordable in low- and middle-income countries (LMICs). On the international stage, Canada did not support the COVID-19 Technology Access Pool that aimed to provide a one-stop shop for scientific knowledge, data, and intellectual property to be shared equitably by the global community. It delayed donating vaccines to LMICs and bought vaccines from a facility designed mainly to provide vaccines to that group of countries. The government did not dismantle roadblocks that prevented a Canadian company from sending vaccines to Bolivia. Finally, it was ambiguous about whether it supported a patent waiver for COVID-19 technologies at the World Trade Organization.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,324 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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