A critique of the moral economy of pharmaceutical development
Notice bibliographique
Résumé
Drug development is widely recognized as risky, time consuming, and costly for pharmaceutical firms. Less widely appreciated is the fact that nonhuman animals and patients also bear risks and costs for pharmaceutical development. I argue that by participating in studies, nonhuman animals and patients commit some (or for nonhuman animals, all) of their welfare and labor to drive this process forward. I further argue that this commitment of welfare and labor is rendered invisible by discourses that present trial participation to patients as medical opportunity, despite evidence and principled reasons suggesting the contrary. This subsidy of welfare and labor, though nominal to moderate on a per patient basis, is significant when aggregated across patients and clinical trials and considered alongside nonhuman animal use. I close by arguing that this subsidy is grounded on defective consent, and that it generates two strong claims on researchers and states overseeing the research. The first is an obligation to economize on nonhuman animal and patient welfare and labor by conducting research efficiently. The second is an obligation to align drug development and policy with the aspirations that motivate the use of nonhuman animals and the motivations of patients in this endeavor.
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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 | 0,042 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,083 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».