Incentivizing at‐risk production capacity building for COVID‐19 vaccines
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
Our study analyzes capacity management for promising vaccine candidates before regulatory approval (i.e., at‐risk capacity building) in the presence of production outsourcing and different operational challenges: misaligned interests, possible ex post negotiations, asymmetric information between developers and manufacturers, and government involvement. We develop analytical models to compare two vaccine production modes: (1) the integrated mode (a single company determines the at‐risk capacity and produces in‐house) and (2) the outsourcing mode (a manufacturer determines the at‐risk capacity and a developer determines a funding level to share the capacity‐building cost). Our study reveals that outsourcing can achieve a higher at‐risk capacity only if it can achieve sufficient cost savings compared to the integrated mode. Our research also proves that both vaccine production modes tend to underinvest in the at‐risk capacity. Following this, we suggest measures to improve the at‐risk capacity building in both vaccine production modes. Our signaling game model reveals that a developer with high competence cannot always send credible signals of its true competence level to the manufacturer. Our incomplete contract model verifies that the relative performance of the two vaccine production modes is robust when ex post negotiation occurs under the outsourcing mode; however, the two parties may show incompatible preferences for the ex post negotiation. Our study also analyzes the optimal allocation of government financial support to development funding and capacity funding to incentivize at‐risk capacity building. We present comprehensive guidelines for the different stakeholders to collectively contribute to ramping up the at‐risk capacity of promising vaccines.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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