Robert Weissman Multinational Monitor
Notice bibliographique
Résumé
The rapid commercialization of applied genetics in the mtd-1970s, accompanied by a sudden rise in academic-corporate partnerships, raised questions about the impacts these linkages have had on the social and professional norms of scientists. The extent and pattern of faculty tnvolvement in commercialization of biological research is largely an unexplored area. This article provcdes a quantitative assessment of the linkages between biology faculty in American uncverscties and the newly formed biotechnology industry. The results of thes study, covering the period 1985-88, show that academic scientists responded en masse to participating in the commercialization of genetecs research by estabhshmg formal associations with many of the new biotechnology compances. A data base consisting of 889 U.S. and Canadian biotechnology companies and 832 sccentcsts who had formal ties to them was developed over a four-year period. The patterns of academic-corporate Icnkages are revealed by institution. Three univer-sities with the most commercially active faculty are Harvard, Stanford, and MIT. Of the 359 bcomedeca! scientists and geneteccsts who were members of the Nateonal Academy of Sceences (en 1988), at minimum, 37 % had formal ties with the biotechnology industry. Rapid commercialization of the biological sciences began several years after the 1973 discovery of recombinant DNA (rDNA) molecule techniques. Potential applications of &dquo;gene splicing&dquo; to a wide range of industrial, agricultural, and pharmaceutical products stimulated the founding of hun-dreds of new firms (see Figure 1). Billions of dollars of venture capital were invested in just a few years (U.S. Congress, Office of Technology Assessment
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,182 | 0,060 |
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 ».