ETHICS AND SUSTAINABILITY: ELICITING MILLENNIAL PERSPECTIVES ON THE ETHICS WITHIN PHARMACEUTICALS
Notice bibliographique
Résumé
Americans spend $392 billion in prescribed medication per Washington post; Wall Street Journal study compared branded rugs in Ontario, Canada, England, Norway the findings confirmed that United States prices were higher prices than Norway; and England. United States with the highest prices contribute to price gouging? EpiPen by Mylan from $2 overseas and $750; Daraprim by Turning Pharmaceuticals gouge from $13.50 to $750 per pill; and Cosmegen $20 to $30 overseas and $1400 per injection these prices are horrendous especially when the drugs are required for debilitating diseases. Ebola scare in 2014 required protective devices against contamination of the virus. Kimberly Clark and Halyard Health manufactured, marketed, and sold Microcool gowns with a 77% failure rate as confirmed by Intertek Labs. What contributes to the pharmaceutical unethical conduct that includes price gouging and exploitation? Pharmaceuticals growing with an emphasis on buying rights to drugs and drastically increasing the cost of drugs and medical devices without substitutes ethical; what do millennials who are projected by Fortune to dominate the workforce by 2020 think on ethics within pharmaceuticals? The findings confirmed that the pharmaceuticals price gouging, sale of drugs and products that are later recalled, and huge budgets in marketing instead of R&D weren’t ethical and results confirmed that the pharmaceutical companies should focus on their core which is saving patients’ lives. JEL: L60, L65, I18 A14, L29, K32, M14 Article visualizations:
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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 | 0,050 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,038 |
| Communication savante | 0,026 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».