Notice bibliographique
Résumé
Nearly 10 per cent of the Gross Domestic Product (GDP) in France is spent on health care. Twenty per cent of this budget is spent on medicines, more than in many of the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) countries including the US, UK and Canada. The pharmaceutical industry in France is the third largest in Europe and adopted product patents even before the TRIPS agreement. Strict regulatory measures govern the pharmaceutical industry in France. The branded drugs are costlier compared to the generics. In order to control costs and promote generic drugs in the prescription, the government has introduced several regulatory measures, which even other OECD countries have not fully implemented yet. Of the total turnover of the pharmaceutical industry, turnover from the domestic sales has been declining while the exports turnover has been increasing. The balance of trade in pharmaceuticals has been positive. The French have also been filing a large number of patents, second only to the US; and they rank higher than the US in patents granted. In order to compensate the firms for the loss of time in the patent application process, the French government grants a five-year term of exclusivity for companies satisfying certain criteria. Though this could delay the entry of generics, for pharmaceutical companies it provides an extended period of power over the product. The industry has also responded by investing in R&D to improve further. In conclusion, the government plays a significant role in providing health care and regulating the pharmaceutical industry.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».