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Enregistrement W1985280129 · doi:10.2196/jmir.3390

Promoting Business and Entrepreneurial Awareness in Health Care Professionals: Lessons From Venture Capital Panels at Medicine 2.0 Conferences

2014· article· en· W1985280129 sur OpenAlexaff
Talya Miron‐Shatz, Itamar Shatz, Stefan Becker, Jigar Patel, Günther Eysenbach

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensUniversity Health NetworkJMIR PublicationsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésBusiness planVenture capitalBusinessPublic relationsHealth careService (business)Product (mathematics)Presentation (obstetrics)MarketingMedicineEconomicsPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are few mechanisms that bring the academic and business worlds together in a way that would maximize the success of health technology (health tech) start-ups by increasing researchers' knowledge about how to operate in the business world. Existing solutions (eg, technology transfer offices and dual degree MD/MBA programs) are often unavailable to researchers from outside the institution or to those who have already completed their primary education, such as practicing physicians. This paper explores current solutions and offers a partial solution: include venture capital (VC) panels in medical conferences. These VC panels educate academics on 2 important and interconnected issues: how to "pitch" their ideas in the business world and what to consider when creating a company. In these sessions, academia-based start-up companies present their ideas before a VC panel composed of professional investors and receive feedback on their idea, business plan, and presentation techniques. Recent panel recommendations from Medicine 2.0 conferences fell into 7 categories: (1) the product, service, or idea you are developing into a company, (2) determine market forces and identify the target audience, (3) describe your competitive advantage, (4) the business plan, (5) current and future resources and capabilities, (6) legal aspects, and (7) general advice on the art of pitching. The academic and business literature validates many of these recommendations suggesting that VC panels may be a viable and cost-effective introduction to business and entrepreneurial education for physicians and other health care professionals. Panels benefit not only the presenting companies, but also the physicians, psychologists, and other health care professionals attending the session. Incorporating VC panels into academic conferences might also illuminate the need for incorporating relevant business training within academia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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