Adapting The Industrial Stage-Gate <sup>®</sup> Process To Create A Novel Master’S Degree Innovation Curriculum
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.
Notice bibliographique
Résumé
This article describes the creation of a novel product-driven master’s degree curriculum in translational medicine based on the industrial Stage-Gate® process. Stage-Gate is an essential tool used by top industrial companies to successfully manage complex development processes for products like medical devices and drugs. Intimate knowledge of this tool is key in the translation of a brilliant concept to a successful product. Currently, Stage-Gate is predominantly taught to high-level executive leadership personnel or in business-related graduate programs. Unfortunately, this “top-down approach” does not leverage the full workforce that is involved in the process. A skilled workforce on all levels, including graduate-level technical experts, is desired by industry to reduce costly ramp-up resources and to boost the attrition rate of successful new products.We adapted the Stage-Gate process to a new and exceptionally visionary master’s degree program in translational medicine. A vertically integrated strategy was utilized to implement Stage-Gate. Industry expert lecturers were assigned to teach Stage-Gate in the context of small and large company environments. The Stage-Gate process itself was integrated into the curriculum schedule to allow continued hands-on practice from a company perspective. Courses were aligned and supplemented to adequately deepen key aspects of the Stage-Gate tool and seamlessly integrate the multidisciplinary curriculum that combines comprehensive core competency in medicine, engineering, and business. Finally, students were required to undergo a formal Stage-Gate review at the completion of each Stage-Gate step. The results illustrate the effectiveness of this adaptation to teach the Stage-Gate tool in a pilot cohort.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle