Medical Tourism Under Mode II of GATS (WTO): Opportunities, Challenges and Entrepreneurial Strategies in Gujarat
Notice bibliographique
Résumé
Medical tourism is one of the major sectors amongst the trade in services that has been growing significantly the world over particularly with the establishment of General Agreement of Trade in Services (GATS) under WTO. This sector falls under Mode II known as “Consumption Abroad” of GATS. India is the cynosure of Medical Tourists (MTs) amongst its competing countries, such as Thailand, Malaysia, Singapore, South Africa, Hong Kong, Philippines, Cuba, Hungary, Israel, Jordan, Lithuania, etc. Ahmedabad in the State of Gujarat is one of the major centres in India, in addition to Mumbai, Chennai, Bangalore, Delhi, Kolkatta, etc., where MTs have been coming for treatment in growing numbers. An attempt has been made in this paper to analyze the opinions and ratings for the quality and cost of various medical facilities availed by these MTs who had visited various hospitals in Ahmedabad for their treatment from various parts of the world e.g., US, UK, Germany, Canada, Australia, Korea, UAE, Africa, Sri Lanka, etc. In addition, the paper defines and describes the various issues related to medical tourism, such as GATS and Mode IIConsumption Abroad; Medical tourism with its historical perspective, its present scenario and reasons for medical travel; Opportunities and challenges for this sector of Indian industry and suggests the strategy i.e. entrepreneurial responsiveness and policy implications so that the Gujarat State as also the nation as a whole could get a larger pie of this growing global trade in services.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».