Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the public sector’s often undersold role in vaccine research and development (R&D). Further, it examines the recent shift in vaccine innovation policy caused by the urgency of the COVID-19 pandemic. Due to factors such as lack of repetitive dosage, high levels of at-risk investment, and long, large clinical trials, it is difficult to incentivize the private sector to invest in vaccine R&D. To counter these difficulties, vaccine innovation policy focuses on both push and pull incentives to ensure vaccine R&D is proceeding. Government institutions make large at-risk investments to offset the risk for private sector investment into vaccine R&D. Additionally, the government creates innovation policies that make intellectual property rights (IPR) more favourable for those who invest in vaccine R&D. With the removal of IPR for COVID-19 vaccines, the public sector became more instrumental in incentivizing private sector investment, using techniques such as mass ex-ante government vaccine procurement agreements, public-private partnerships, and increased government investments. With more significant government investments in downstream development and manufacturing activities, there is concern that the basic scientific research required for advances in vaccine technology will diminish. With the COVID-19 pandemic still unfolding, it is difficult to determine whether vaccine innovation policy will remain as it is now. However, even if vaccine innovation policy shifts post-pandemic, the public sector must continue to play an important role in vaccine R&D.
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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 | 0,031 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,011 |
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 ».