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Enregistrement W2173134037

A Model of Regulatory Burden in Technology Diffusion: The Case of Plant-Derived Vaccines

2009· article· en· W2173134037 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEdinburgh Research Explorer · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFirm Innovation and Growth
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec à MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaOntario GenomicsOntario Genomics InstituteGenome Canada
Mots-clésVariety (cybernetics)Risk analysis (engineering)Developing countryComputer scienceBusinessBiochemical engineeringEnvironmental economicsBiotechnologyManagement scienceEconomicsEngineeringEconomic growthBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant-derived vaccines may soon displace conventional vaccines. Assuming there are no major technological barriers undermining the feasibility of this innovative technology, it is worthwhile to generate quantitative models of regulatory burden of producing and diffusing plant-derived vaccines in industrialized and developing countries. A dynamic simulation model of technology diffusion—and the data to populate it—has been generated for studying regulatory barriers in the diffusion of plant-derived vaccines. The role of regulatory burden is evaluated for a variety of scenarios in which plant-derived vaccines are produced and diffused. This model relates the innovative and conventional vaccine technologies and the effects of the impact of the uptake of the innovative technology on mortality and morbidity. This case study demonstrates how dynamic simulation models can be used to assess the long-term potential impact of novel technologies in terms of a variety of socio-economic indicators.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,320

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,185 · 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