Unveiling the neurotechnology landscape. Scientific advancements innovations and major trends
Notice bibliographique
Résumé
Scanning neurotechnology: what is being developed, where and by whom? Neurotechnology's developments hold profound implications for human identity, autonomy, privacy, behavior, and well-being, i.e. the very essence of what it means to be human. Since 2013, government investments in this field have exceeded $6 billion. Private investment has also seen significant growth, with annual funding experiencing a 22-fold increase from 2010 to 2020, reaching $7.3 billion and totaling $33.2 billion. This investment has translated into a 35-fold growth in neuroscience publications between 2000-2021 and 20-fold growth in innovations between 2000-2020, as proxied by patents. However, not all are poised to benefit from such developments, as big divides emerge. Over 80% of high-impact neuroscience publications are produced by only 10 countries, while 70% of countries contributed fewer than 10 such papers over the period considered. Similarly, six countries only hold 87% of IP5 neurotech patents. This report targets policy makers, researchers, patent analysists, scientists, technology enthusiasts, ethicists, and anyone interested in the intersection of neuroscience, technology, and society. This report sheds light on the neurotechnology ecosystem, that is, what is being developed, where and by whom, and informs about how neurotechnology interacts with other technological trajectories, especially Artificial Intelligence. The report underscores the need for evidence in support of policy making and calls for the ethical governance of neurotechnology, to ensure that its development and deployment respects human rights, fundamental freedoms and human dignity, safeguarding individuals and societies.
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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 | 0,018 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,024 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».