A PRAGMATIC WAY TO SUSTAIN IN GENERIC PHARMA ENVIRONMENT: PLCM THROUGH REGULATORY STRATEGIES
Notice bibliographique
Résumé
Most thoughtful way to sustain in this competitive highly regulated Pharma generic industry environment is depended on understanding the concept of the product life cycle management (PLCM). Fact is a very less number of Pharma professionals have been familiarized them with this fascinating strategic concept. So, it’s the time now to convey that what does this PLCM means and how to put it into work. The objective of this article is to convey the use of PLCM as a strategic concept for enhancing drug’s sustainability in market for a long time, making better business decisions, enhancing profitability and finally delivering affordable, quality embedded generic drugs to customers. Also, in this manuscript an attempt has been made to compare corresponding regulatory agencies (US, EU, Canada and India) insights and view on preference of PLCM application. By careful analysis, it’s revealed that US provides most favourable environment to employ various PLCM strategies, wherein EU is equally good, nonetheless national polices could be a barrier, Canada is difficult to comprehend due to stringent laws and limited exclusivity and as of now India has least scope for PLCM application.
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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 | 0,016 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,019 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».