Risk management for the biotechnology industry: A Canadian perspective
Notice bibliographique
Résumé
In order to break down industry barriers and decrease failure rates, biotechnology companies require a sophisticated risk management plan. Biotechnology is an industry sector where a high failure rate for companies is considered the norm. The opportunity for high-profit levels is what currently drives the industry and sustains investment even in the backdrop of the elevated risk. A recent survey of senior management of Canadian biotechnology companies identified the industry's key risk and growth factors and allowed for the development of models of the changing profiles over the product lifecycle. The model for company growth reinforces that a company's dependence on funding decreases during product development as product distribution and generated profits support company growth. The model for company risk exemplifies that risk is higher earlier in development and decreases with expanding market exposure. These models provide a framework to build an infrastructure to position companies in the knowledge-based economy. In order for biotechnology companies to mitigate risk, they need solid corporate governance with adequate resources to develop a risk management plan. Making the risk management plan part of the strategic plan and the strategic planning process improves a company's ability to manage growth and to compete in the local and global economy. This paper investigates what the industry growth and factors are from a Canadian perspective, how risk factors can be managed by developing a risk mitigation plan and how risk impacts the industry's success as a whole.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».