20 años no es nada: conocimiento científico, producción de medicamentos y necesidades sociales.
Bibliographic record
Abstract
El presente articulo compara dos situaciones que vinculan necesidades sociales (problemas especificos de salud), produccion local/internacional de conocimientos y la dinamica de los mercados respectivos. Ellas son: a) en marzo de 1985 el Laboratorio Eli Lilly, de origen estadounidense, decide retirarse de la fabricacion de insulina bobina en su planta de Argentina, medicamento usado para el tratamiento de la diabetes; b) Veinte anos mas tarde, el laboratorio Roche, de origen suizo, decidio dejar de producir localmente el benznidazol, principio activo para la fabricacion del Radanil (nombre comercial en Argentina), medicamento utilizado en el tratamiento de la enfermedad de Chagas. A partir de estas dos situaciones, que parecen presentar dos problemas analogos, nos interesa indagar las diferentes vias de resolucion de ambos conflictos, haciendo referencia a la dinamica industrial, a la produccion y gestion de los conocimientos cientificos y tecnologicos que estan en juego, y al papel que desempenan diferentes actores sociales –incluido el Estado– frente al cruce “problemas sociales/problemas de conocimiento/problemas industriales” en un contexto periferico. Para ello presentaremos, primero, algunos elementos conceptuales que enmarcan nuestra reflexion. Luego presentaremos sendos relatos de cada una de las situaciones planteadas, poniendo enfasis en cada uno de los contextos dentro de los cuales emergio cada una. Para finalizar haremos una comparacion de ambas, extrayendo algunas conclusiones sobre la dinamica del conocimiento y sus utilidades sociales y economicas dentro de un contexto crecientemente globalizado y sus consecuencias para los paises perifericos.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".