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Enregistrement W2130139959 · doi:10.12927/hcq.2005.20375

Commentary: Sticking to the Knitting: CIHR, Innovation and Canadian Biotech

2005· letter· en· W2130139959 sur OpenAlexaboutno aff
Jeff Edelson

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2005
Typeletter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInnovation Policy and R&D
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommercializationVenture capitalMandateInvestment (military)Government (linguistics)Value (mathematics)BusinessIntellectual propertyEconomicsBiotechnologyFinanceMarketingPolitical scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The novel proposal outlined by Glenn Brimacombe suggests that the federal government directly participate in funding incremental venture capital investment in Canadian biotechnology, with the goal of facilitating commercialization of Canadian biotechnology and health sciences intellectual property. In this way, they suggest, the economic development benefits of the Canadian current investment in health sciences will be increased. The proposal is based on two premises that need further evaluation: (1) the biotechnology sector in Canada presently underperforms in terms of value creation; (2) this underperformance is due to inadequate venture capital investment. It is the author's view that, although several measures do suggest relative system underperformance, this is likely due to structural differences rather than inadequate venture capital investment. The absence of large, integrated, global biopharmaceutical firms based in Canada, the large number of very small biotech firms and the absence of a clear federal policy mandate supporting technology transfer and underinvestment in public sector funded basic research may all be contributory factors. Given the Canadian biotech sector's current efficiency at creating value from limited public investment in basic science, increasing the core CIHR budget might be an even better investment opportunity for limited incremental funding.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations22
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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