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Enregistrement W2155734851 · doi:10.1186/1478-4505-10-18

Emergence of biopharmaceutical innovators in China, India, Brazil, and South Africa as global competitors and collaborators

2012· article· en· W2155734851 sur OpenAlexafffund
Rahim Rezaie, Anita M. McGahan, Sarah E Frew, Abdallah S. Daar, Peter Singer

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiotechnology and Related Fields
Établissements canadiensMaRSUniversity Health NetworkUniversity of TorontoAsia Pacific Foundation of CanadaGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoUniversity Health NetworkAsia Pacific Foundation of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchGenome CanadaOntario GenomicsOntario Genomics Institute
Mots-clésBiopharmaceuticalEmerging marketsCompetitor analysisIndigenousBusinessDeveloping countryChinaEconomic growthMarketingEconomicsBiotechnologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biopharmaceutical innovation has had a profound health and economic impact globally. Developed countries have traditionally been the source of most innovations as well as the destination for the resulting economic and health benefits. As a result, most prior research on this sector has focused on developed countries. This paper seeks to fill the gap in research on emerging markets by analyzing factors that influence innovative activity in the indigenous biopharmaceutical sectors of China, India, Brazil, and South Africa. Using qualitative research methodologies, this paper a) shows how biopharmaceutical innovation is taking place within the entrepreneurial sectors of these emerging markets, b) identifies common challenges that indigenous entrepreneurs face, c) highlights the key role played by the state, and d) reveals that the transition to innovation by companies in the emerging markets is characterized by increased global integration. It suggests that biopharmaceutical innovators in emerging markets are capitalizing on opportunities to participate in the drug development value chain and thus developing capabilities and relationships for competing globally both with and against established companies headquartered in developed countries.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelmedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,353 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations49
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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