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Enregistrement W3043340738 · doi:10.17803/2311-5998.2020.69.5.112-121

LEGAL ENSURANCE TO STIMULATE INNOVATION INTO THE HEALTH SYSTEM: EXPERIENCE OF FOREIGN COUNTRIES

2020· article· en· W3043340738 sur OpenAlexaboutno aff
Н. С. Посулихина

Notice bibliographique

RevueCourier of Kutafin Moscow State Law University (MSAL) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScience, Research, and Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModernization theoryLegislatorBusinessAdaptation (eye)Health carePolitical scienceEconomic growthEconomic policyPublic relationsEconomicsLegislationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is devoted to the consideration of issues related to the legal mechanisms for stimulating the development of innovative technologies in the healthcare sector. In the course of the study, the features of the functioning of innovative infrastructure in the health sector in a number of foreign countries (USA, France, Canada, England) were highlighted. Four leading areas of stimulation of innovative development in medicine of foreign countries are identified: budget financing of science-intensive research; appropriate legal guarantees for the comfortable conduct of innovative research and the unhindered implementation of the results in the practice of medical organizations; modernization and re-equipment of research centers and laboratories; creation of territories with innovative infrastructure. It is concluded that the absence of clearly formulated by the domestic legislator directions for stimulating innovations and mechanisms for their implementation in practical medicine significantly slows down the processes of practical use of the country’s innovative potential. In this connection, the adaptation of the best foreign practices to stimulate the innovative development of medicine to the realities of Russian reality is an urgent necessity of the present.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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