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Record W630627792 · doi:10.71781/21161

Le discours de l'innovation technologique en médecine régénératrice

2014· dissertation· fr· W630627792 on OpenAlexfundno aff
Didier Fayon

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicMedical and Biological Sciences
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health Research
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophySociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le discours sur l’innovation oriente la recherche scientifique médicale publique vers un développement technologique et économique à court terme. À ce titre, la médecine régénératrice est une thérapie innovatrice marquée par une logique d’accumulation spéculative qui porte à la fois sur les cellules humaines et sur la façon de mener la recherche. Or, une réorganisation de la recherche scientifique liée à une nouvelle conception économique de la science et de la technologie ainsi qu’un rôle différent attribué à l’État constituent le cadre institutionnel contemporain qui émerge à la fin des années 1970. Le changement induit par cette idée d’innovation et sur lequel s’attarde ce mémoire porte non pas sur l’usage ou la destination de la science, mais sur l’extension du raisonnement économique. Celui-ci ne survient pas à l’étape du développement, après que la recherche ait été effectuée en vertu du modèle de la « Big Science ». Au contraire, il remonte du marché pour s’installer très tôt au stade de la compréhension des mécanismes biologiques et dans un espace qui relève de la propriété collective : le laboratoire public. Le passage du caractère « exogène » à « endogène » de la recherche scientifique publique vis-à-vis de l’économie est au cœur d’une discussion sur l’hégémonie de la logique de marché.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.823
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.342
Teacher spread0.316 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designOther design
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2014
Admission routes1
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