L’expérimentation in silico et les nouvelles technologies moléculaires en biopharmaceutique : les stratégies de R&D des firmes de l’industrie de la région de Montréal
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article résume certains résultats d’un travail de recherche en analyse et prospective technologique que nous avons mené pendant un an sur les applications et l’impact des nouvelles technologies moléculaires in silico dans l’industrie biopharmaceutique. Même si le terrain d’investigation était essentiellement situé dans la région de Montréal, les résultats sont applicables ailleurs et à l’ensemble de l’industrie. D’abord, nous caractérisons les technologies moléculaires in silico en cartographiant les champs de connaissance qui les sous-tendent. Ensuite, nous analysons l’impact de ces technologies sur l’organisation industrielle dans son ensemble et sur les stratégies des firmes individuellement. Pour ce faire, nous indiquons que l’ossature fondamentale de l’industrie repose sur l’organisation du «pipeline» de développement de molécules médicamenteuses qui constitue la chaîne de valeur dans l’industrie, soit le pipeline de développement de médicaments. Par la suite, nous tentons de clarifier le potentiel économique de ces nouvelles technologies et leur impact sur les firmes de différentes tailles et sur l’industrie en général.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".