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Enregistrement W4400885269 · doi:10.4324/9781003449331

Economics of the Pharmaceutical and Medical Device Industry

2024· book· en· W4400885269 sur OpenAlexaff
Ramesh Bhardwaj

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensGeorge Brown College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmaceutical industryEconomicsNeoclassical economicsMedicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book provides a comprehensive examination of the pharmaceutical and medical device industry, including analysis of its current trade and innovation strategies. Opening with a survey of the global pharmaceutical and medical device industry, Bhardwaj outlines the growing trade and trade interdependence among countries in the global supply chain. He adopts a trade competitiveness approach to analyze patterns of product specialization and examines the drug discovery process and its challenges in translating bioscientific knowledge into lifesaving products. Bhardwaj argues that further economic integration, collaborative R&D, and digital technologies may help accelerate productivity and address global challenges of escalating drug costs, neglected tropical diseases (NTDs), and pandemic risks. The book also considers how the industry may further green its supply chain, and thus contribute to SDG Goals 3 (Good Health and Wellbeing) and 12 (Responsible Consumption and Production), before closing on a review of China and India, major players who have the potential to become drivers of low-cost medical products and innovations. With its evidence-based analysis, this book will be of great interest to researchers in pharmaceutical studies, supply chain management, global health, and health economics, as well as policymakers and professionals interested in the global issues facing the industry.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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