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Enregistrement W7132534779

Innovation Practices of Chinese Healthcare Enterprises

2024· other· W7132534779 sur OpenAlexaff
Dongsheng 周东生, 阮丽旸

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2024
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careContext (archaeology)Government (linguistics)Healthcare industryWork (physics)Healthcare system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

近年来,中国医疗健康产业快速崛起,从严重依赖进口到本土企业开始出海参与全球竞争,可以说实现了历史性的飞跃。这样的变化是如何发生的?<br/>一方面,政策、资本、市场等宏观因素起到了巨大的推动作用。另一方面,越来越多掌握核心技术的科学家和富有远见的企业家从未被满足的临床需求出发,通过技术和商业模式创新,逐步实现国产替代甚至超越。<br/>本书以中欧国际工商学院(CEIBS)的视角剖析近年来中国医疗健康企业狂飙与突围背后的创新实践,聚焦医药、医疗器械、医疗服务、商业健康险4个主要细分领域,以10家具有代表性的医疗健康企业为案例,结合20余位行业专家和企业高管的案例点评和行业思考,述评中国医疗健康企业在研发突破、成长崛起、盈利模式等方面的创新实践,以窥中国医疗健康企业的成功经验与发展趋势,为同业者提供一些借鉴和启示。

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,011

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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