Moving Beyond Commercialization: Strategies to Maximize the Economic and Social Impact of Genomics Research Editor’s Preface
Notice bibliographique
Résumé
hosted by Genome Canada to facilitate a dia-logue between federal policymakers and re-searchers exploring issues at the interface of genomics and its ethical, environmental, eco-nomic, legal and social aspects (or GE3LS). Overarching themes for the series and spe-cific topics are selected on the basis of their importance and timeliness, as well as the “ripeness ” of the underlying scholarship. Ac-cordingly, the first series focused on “Genetic Information, ” whereas in year two, attention shifted to “Translational Genomics.” At the core of these exchanges is the devel-opment of policy briefs that explore options to balance the promotion of science and tech-nology while respecting the many other con-siderations that affect the cultural, social or economic well-being of our society. Co-authors of the briefs are leaders in their field and are commissioned by Genome Canada to synthesize and translate current academic scholarship and policy documenta-tion into a range of policy options. The briefs also benefit from valuable input provided by invited commentators and a group of expert participants and other stakeholders convened at half-day events in Ottawa. Briefs are not intended to reflect the authors’ personal views, nor those of Genome Canada. Rather than advocating a unique recommen-dation, briefs attempt to establish a broader evidence base that can inform various policy-making needs at a time when emerging ge-nomic technologies across the life sciences stand to have a profound impact on Canada.
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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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 ».