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Enregistrement W2186530311

Patentees research and development expenditure in Canada.

2002· article· en· W2186530311 sur OpenAlexaffabout
Stephen Li, Anne Tomalin

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensHumber Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSAFERBusinessPopulationPharmaceutical industryEconomicsPublic economicsBiotechnologyEnvironmental healthMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Many industries are affected by the stale global economy recently. However, the innovative pharmaceutical and biotechnology industry seems to be relentlessly producing a wealth of newer therapeutic products to meet the increasing demand of the aging population. These companies" abilities to produce safer and more effective products are the results of research and development (R&D) spending. Clearly, by investigating R&D expenditures of patentees, one can paint a better picture of the condition in this sector of the Canadian economy. METHODS: To track patentees R&D expenditures, the Patented Medicine Prices Review Board (PMPRB) annual reports have become the primary sources of data. Furthermore, the financial market and the Therapeutic Directorate Annual Drug Submission Performance Report have also been used to address some of the patterns that are seen in PMPRB data. RESULTS: Most of the data suggest excellent growth in the innovative pharmaceutical and biotechnology sector in Canada. Despite this growth, it still lags behind the demand of newer therapeutic products. Nevertheless, the industry can weather a volatile economy well. CONCLUSIONS: Patentees R&D expenditure is a good indicator of the health in the industry. It provides a perspective not only within Canada itself, but also globally.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,012
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,148 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations2
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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