Market of tissue engineering in Canada from 2011 to 2020
Notice bibliographique
Résumé
Tissue engineering aims to produce tissue/organ substitutes to improve upon current treatment approaches, thus providing a permanent solution to damaged tissues/organs. This project aimed to perform a market analysis for understanding and promoting the development and commercialization of tissue engineering in Canada. We searched companies that were established between October 2011 and July 2020 via publicly available information and for these companies, we collected and analyzed the corporate level information, including revenues, and number of employees and founder information. The companies assessed were mainly searched from four different industry segments, i.e., bioprinting, biomaterials, cells and biomaterials, and stem-cells related industry. Our results have demonstrated that there are twenty-five tissue-engineering companies registered in Canada. These companies generated an estimated revenue of USD $67 million in the year 2020, most generated by the tissue engineering and stem-cells related industries. Our results also show that Ontario has the largest number of headquarters of tissue engineering companies among the provinces or territories of Canada. It is expected that the number of new products undergoing clinical trials is increased, based on our results of current clinical trials. Altogether, tissue engineering in Canada has shown a huge growth in the past decade and is forecasted to be an emerging industry in Canada for the years to come.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».