Public sector innovation and the constraints of ‘platform thinking’: An account of Johnson & Johnson's adenoviral vector vaccines
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Scholarship on political economy of vaccines in the COVID-19 era has focused on mRNA. Yet Johnson & Johnson's (J&J) vaccine based on recombinant adenovirus type 26 (Ad26) was effective against COVID-19, widely distributed, and earned billions in revenue. The story of J&J's "proprietary" Ad26-based, "AdVac"-branded vaccine "platform" spans decades and multiple pathogens besides SARS-CoV-2, including HIV and ebolavirus. The AdVac "platform" exemplifies the role of the "platform" in modern vaccine development. Our work asks: what is a vaccine "platform"? What role do platforms play in "assetization" of science? METHODS: We conducted a qualitative study of the history of AdVac, triangulating patents, scientific literature, other documentation, and interviews with key scientists. We constructed a timeline of the three phases of the "platform's" life: early promise, mixed success driven by public investment, then disappointment and divestment. FINDINGS: We distinguish "platforms" from vectors by incorporating analysis of the social, political, and economic context in which vectors operate. "Platform thinking" by scientists in industry, academia, and government can drive claims that certain vectors have all-purpose utility while overlooking other components as mere details. When the Ad26 vector's totalizing potential as a "platform" lost credibility, J&J divested from vaccine research, leaving important scientific questions unanswered and technical resources unshared. CONCLUSIONS: Scientists must recognize platform thinking to prevent it from unduly shaping the trajectory of biomedical research. Political and scientific leaders should invest in public-sector capacity so that promising technologies can be brought to the public without need for an industry partner in every instance.
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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 | 0,016 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,048 |
| Communication savante | 0,024 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».