Les métiers de l’industrie pharmaceutique et chaines de valeurs - Communication Introductive
Bibliographic record
Abstract
Dr Aboubacar Tiécoura TIO-TOURE, Pharmacien, Associé Co Fondateur Ylancia Conseil SAS, Abidjan, Côte d’Ivoire Biographie : Dr Aboubacar Tiécoura TIO-TOURE est né le 14 février 1970 à Paris. Il est titulaire du diplôme de pharmacien de l’Université de Montréal, Canada depuis 1996, d’un Advanced Certificate : Innovation et entreprenariat de HEC (Paris)/BABSON Business School (Boston), du diplôme de Finance for Executives de l’INSEAD Business School (France) et d’un Master en Marketing pharmaceutique de l’Ecole Supérieure de Commerce de Paris (France). Il a occupé de multiples fonctions au sein des Laboratoires Pharmaceutiques Smithkline Beecham, Aventis Pharma et Sanofi Aventis en tant que Chef Produit Junior, Délégué médical Hôpital, Business Team leader / Chef Produits, Directeur des Opérations Afrique de l’Ouest, Afrique de Est et Afrique centrale de 1998 à 2009. De 2009 à 2017, il fut Country Chair & Directeur Général CCS – Afrique Francophone Subsaharienne du Laboratoire Pharmaceutique Sanofi Afrique Subsaharienne, basé à Dakar (Sénégal) pour la Côte d’Ivoire, Benin, Burkina Faso, Mauritanie, Togo, Guinée, Niger, Gambie, Sierra Leone, Liberia et Cap Vert. Ensuite, en Janvier 2017, il fut Directeur Général de l’usine de production pharmaceutique à Dakar (Winthrop Pharma Sénégal - WPS). Actuellement, Dr TIO-TOURE est Titulaire de la Nouvelle Pharmacie Notre Dame (Treichville) et aussi enseignant vacataire en Initiation au Marketing Pharmaceutique à l’Université F. Houphouët-Boigny d’Abidjan (UFR Sciences Pharmaceutiques et Biologiques). Dr Aboubacar Tiécoura TIO-TOURE est aussi Co-Fondateur et Associé de PCA SARL puis Ylancia Group SA (depuis 2020), basé à Abidjan pour toute l’Afrique Sub Saharienne. PCA SARL est un service pharmaceutique support spécialisé dans les conseils et services du domaine de l’industrie, de la santé publique et privée et dans la gestion des affaires règlementaire. (Ex : quelques Clients : MSHP CI / C2D, Min industrie et Commerce CI, NPSP, SANOFI, UPSA,….). Résumé : L'industrie pharmaceutique est un processus complexe et multidimensionnel. Chaque étape nécessite des compétences spécifiques et offre des opportunités de carrière pour les diplômés en pharmacie, bien au-delà de l'officine traditionnelle. De plus, l'univers pharmaceutique est en pleine mutation grâce aux avancées technologiques et aux évolutions des besoins de la société. L'industrie pharmaceutique évolue avec l'émergence de nouvelles technologies et l'évolution des normes réglementaires. Dans cette présentation, nous embarquerons pour un voyage découverte des métiers qui animent cette industrie essentielle à partir d’une description de la chaîne de valeur pharmaceutique. En explorant ces métiers, nous verrons comment les professionnels s'adaptent pour répondre aux défis complexes de la recherche, de la production et de la commercialisation de médicaments tout en maintenant les plus hauts standards de qualité et de sécurité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.074 | 0.023 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".