How to Develop Collaboration in Drug Development Process: The Role of Professional Service Firms
Notice bibliographique
Résumé
The innovation chain of the pharmaceutical industry is more and more complex. In particular, a new type of players, the start-ups founded by researchers (Academic Start-ups) have proven to be particularly effective in the first steps of exploring new, radically innovative technologies. These small start-ups miss the financial resources and the industrial experience necessary to embark in the later stage of technologies’ development. To overcome these limits, what academic start-ups require the most is a collaborative linkage with large biotech and pharma companies. To such end, Business Development Professionals are offering their services to academic start-ups, to set up a collaborative linkage with potential partners. Our article investigates the process of engagement between Academic Start-ups and Business Development Professionals and in particular, we focus on the factors that influence collaboration between the two actors. In order to investigate the development process of collaboration we conducted an exploratory study trough the submission of a semi-structured questionnaire covering different aspects of the engagement process to a sample of business professionals. The study provide first evidences about the main factors that prevent the development of collaborations and provides some suggestions to overcome the challenges that both parts found in the collaboration process.
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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 | 0,046 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,018 |
| Communication savante | 0,026 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».