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Enregistrement W2535647613 · doi:10.4018/978-1-5225-1040-6.ch005

Is Collaboration Important at All Stages of the Biotechnology Product Development Process?

2016· book-chapter· en· W2535647613 sur OpenAlexaffabout
Catherine Beaudry

Notice bibliographique

RevueAdvances in bioinformatics and biomedical engineering book series · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInnovation Policy and R&D
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommercializationNew product developmentRevenueProduction (economics)Product (mathematics)BusinessDiversity (politics)BiotechnologyProcess (computing)Probit modelMarketingEconomicsBiologyAccountingComputer sciencePolitical scienceMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using the four Biotechnology Uses and Development surveys of Statistics Canada, the chapter examine the importance of collaborating with firms and public institutions at various stages of product development, from research and development to clinical trials and then on to production and commercialization. The models examine the propensity to have products at a particular stage of development using instrumental variables probit regressions. This chapter finds that while small firms do not benefit from collaborating with firms at the research and development stage, during the clinical trials and in the production phases, collaborating with firms has a strong positive effect. The factors that affect the R&D phase are R&D expenditures, an important IP strategy, revenues from contracts and to some extent contracting out some innovation activities. In later stages of the development process, the number of patents and the diversity of the biotechnology employment team play a more crucial role.

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 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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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