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Enregistrement W4391888490 · doi:10.1016/j.crbiot.2024.100188

Organizational change of synthetic biology research: Emerging initiatives advancing a bottom-up approach

2024· article· en· W4391888490 sur OpenAlexaff
Renan Gonçalves Leonel da Silva, Jakob Schweizer, Kalina Kamenova, Larry Au, Alessandro Blasimme, Effy Vayena

Notice bibliographique

RevueCurrent Research in Biotechnology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene Regulatory Network Analysis
Établissements canadiensOntario Genomics
Organismes subventionnairesEidgenössische Technische Hochschule ZürichSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésOrganizational changeEngineering ethicsProcess managementEngineeringPolitical sciencePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bottom-up Synthetic Biology (buSynBio) is an approach focused on the artificial making of minimal functional biosynthetic systems by recombining existent biochemical modules or manufacturing them from scratch. Over the last decade, this emerging orientation has gained new momentum with the development of new bioengineering tools, theories, and technologies. Despite the growing acceptance of buSynBio, few studies have dedicated attention to the analysis of its social and institutional aspects. This article offers the first systematic investigation of emerging research initiatives in buSynBio and their meaning to the present shape of bioengineering research. Our analysis is based on a multi-method qualitative study, including expert literature review, bibliometric research and a documentary analysis of online materials as reports and project descriptions available in official grant data repositories. Our study found that publications of specialized articles on “bottom-up synthetic biology” have increased both in absolute numbers and normalized to total number of publications. We show how that might be enabled by novel mechanisms of scientific organization that reposition the material, intellectual and political resources of synthetic biology. Drawing on theoretical analyses of knowledge infrastructures within Science and Technology Studies (STS), we examine 14 research initiatives in 5 selected countries (Germany, United Kingdom, United States, Netherlands, and Switzerland). The bottom-up approach is supported by a variety of “tentative regimes” of scientific governance in different stages of consolidation, but holding in common the establishment of basic in Chemistry, Biology, Engineering and Physics. The study aims to contribute to social science research in synthetic biology by shedding light on the implications of buSynBio as a novel trend driving present and future organizational change of bioengineering research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0080,032
Communication savante0,0230,016
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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