Multiple factors shape technology transfer for the development and manufacture of vaccines in Latin America and the Caribbean
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic highlighted significant inequalities in access to medicines and emergency supplies, including vaccines, that persist in Latin America and the Caribbean. From a regional perspective, it is necessary to improve the conditions to ensure more equitable and inclusive access to health technologies, both in normal scenarios and during future biological threats. Technology Transfer emerges as an effective tool to permanently avoid scarcity in global and regional vaccine supplies. Here we describe the global and regional ecosystem of Technology Transfer, its actors, roles, interactions, and evolution through research of publicly available documents and interviews with experts from the region and international institutions. Additionally, we identify and analyze vaccine projects, characterize typologies of projects in the region, suggest an evolution of three temporal phases, reveal lessons from the COVID-19 pandemic and identify four drivers that expedite vaccine Technology Transfer in Latin America and the Caribbean. These drivers include (i) strengthening of regulatory capacities for vaccines; (ii) adoption of trade standards; (iii) increasing manufacture capacity, R&D, and human resources; and (iv) consideration of aggregated demand. Finally, we present recommendations to maximize the potential of scientific-technological and vaccine production capacities in Latin American and the Caribbean. They relate to the four drivers, the promotion of complementary industries, data access and availability policies, inter-institutional dialogue and coordination, public health considerations, and future work in areas of information opacity.
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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) | 0,001 | 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 ».