Evolution of studies on Real Options Theory in health sector
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of this study was to identify the evolution of studies of real options theory in the health sector. For that, the present paper presents a study, which aims to analyze the studies published on the main scientific bases.Methodology/approach – A bibliometric study was developed. Articles published in: Plubmed, Wiley Online Library, Sage, Web of Science, Science Direct, Springer Link and Emerald Insight were analyzed. Data were analyzed using descriptive statisticsOriginality / Relevance: The originality and relevance is to present an analysis on the evolution of the studies of the theory of real options in the health sector already published.Main Results: The main conclusion is that the application of ROT in the health sector is not only in the evaluation of investment, but also has been observed its applicability in medical decision making. In addition, we note that the first study on real options theory in the health sector was conducted eleven years after the start of studies on real options theory. Moreover, the option to defer is the most applied in the health sector.Theoretical Contributions:This study contributes to scientific research in Applied Social Sciences by presenting an evaluation of the evolution of studies in the health sector.
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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 | 0,044 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,057 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».