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Enregistrement W4407729573 · doi:10.1111/1758-5899.13485

Protecting Access to Medicines After Cambodia Graduates From Least Developed Country Status: A Policy Analysis

2025· article· en· W4407729573 sur OpenAlexaff
Brigitte Tenni, Joel Lexchin, Phin Sovath, Belinda Townsend, Deborah Gleeson

Notice bibliographique

RevueGlobal Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesUniversity of Melbourne
Mots-clésGraduation (instrument)Developing countryBusinessEconomic growthData collectionPublic relationsMedical educationPolitical scienceMedicineEconomicsSociologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Cambodia is a least developed country (LDC); however, it may graduate from the LDC status by 2029 Membership in the World Trade Organisation, will require Cambodia to provide patent protection for medicines that meet standard criteria. This qualitative policy analysis examines Cambodia's readiness for LDC graduation in terms of protecting access to medicines and explores how it can prepare to mitigate the impact of graduation on access to medicines. The study employed a single case study design that included analysis of key informant interviews and documents retrieved from a targeted literature review and website scans. The Health Policy Triangle framework informed the research design, methods, data collection, and analysis. While Cambodia has established structures and processes to facilitate preparations for LDC graduation and engaged with UN agencies that support sustainable graduation, there has been little focus on the implications of graduation for access to medicines. To prepare for graduation Cambodia will need technical assistance to reform its patent‐related laws and policies. This study demonstrates that LDCs are poorly equipped for the introduction of patent protection and agencies tasked with supporting LDC graduation need to provide assistance to protect access to medicines in countries planning graduation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,309 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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