Epistemic competition in global governance: The case of pharmaceutical patents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Expert consensus helps policymakers solve complex problems by identifying and legitimizing policy solutions. Yet, persistent hesitation remains among policymakers regarding the technically adequate policy solution despite the existence and mobilization of epistemic communities. This paper contends that more attention should be given to studying the epistemic competition that may arise when multiple epistemic communities grapple with the same problem but have divergent understandings of its technical nature and its adequate policy solutions. Building on Science and Technology Studies and on the literature on polarization, this paper suggests that two social dynamics, namely the mobilization of resources and increased polarization, may complexify the technical disagreement among experts. In turn, these dynamics may lead to a deadlock in the debates, negatively impacting the institutional context where they take place. To illustrate this, this paper analyzes the case of the pharmaceutical innovation system, which has been prone to tensions between experts arguing for strong patent protection and experts arguing for greater flexibility to meet public health needs. This paper builds on a mixed method combining a social network analysis of experts invited to provide their expertise in the WHO‐WTO‐WIPO Trilateral Cooperation events and on semi‐structured interviews with 24 of these experts.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».