Implementing a Unique Identification System for Improved Traceability and Prevention of Counterfeit Drugs in the Supply Chain
Notice bibliographique
Résumé
Block chain technology provides a secure and impenetrable platform for locating and tracking counterfeit medications within the supply chain of the pharmaceutical industry. This research proposes a novel Block chain-Enabled Unique Identification System (BEUIS) designed to revolutionize traceability and combat counterfeit drugs. BEUIS leverages block chain technology to create an immutable and transparent ledger, ensuring the authenticity of pharmaceutical products at every stage of the supply chain. Through the integration of smart contracts, it automates verification processes, significantly enhancing efficiency and reliability. The decentralized nature of block chain minimizes the risk of data manipulation and establishes a trustworthy environment for all stakeholders. BEUIS also promotes interconnectivity, allowing seamless integration with existing systems, thus offering a scalable and sustainable approach to addressing the global counterfeit drug epidemic. This research presents a comprehensive framework, emphasizing the implementation of BEUIS as a pivotal solution to safeguard public health and restore trust in the pharmaceutical sector. Its transparency and immutability make it a promising solution for improving public health. By utilizing block chain technology, the system offers an extremely secure and unalterable platform for the system provides a highly secure and tamper-proof platform for detecting and tracking counterfeit drugs. Its transparency and immutability make it a promising solution for improving public health outcomes.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».