Notice bibliographique
Résumé
Nineteen venture capitalists are interviewed to understand from their experience- selection, evaluation, and risks factors involved in deciding on life science investments. Results show large and varying support for the theory on venture capitalists ’ role in reducing costs of information asymmetry in investing, as well as, national differences between Canadian and US venture capitalists. The development of life science technologies, particularly biotechnology and medical devices, are probably some of the most intricate, lengthy and complex processes that present themselves today within our global economies and financial systems (Baeyens et al., 2006; Baum and Silverman 2004; DiMasi et al., 2003; Fetterhoff and Voelkel, 2006; Shepard et al., 2003). Biotechnology and medical devices reach into a large and diverse marketplace touching all fields of human knowledge, including pharmaceuticals, food, fuel, as well as our waste product processes. In a sense these technologies encompass some of the most pioneering and valuable creations that people have had the courage to invent (DiMasi et al., 2003; Rousu et al., 2004). In fact, thirty-five percent (35%), or 95 out of 256, of all new therapeutic products that are approved in the past ten years come directly from the life science field
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,609 | 0,417 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».