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Enregistrement W1505141892 · doi:10.1017/cbo9780511618390.021

Academic entrepreneurs and technology transfer: who participates and why?

2007· book-chapter· en· W1505141892 sur OpenAlexaff
Janet Bercovitz, Maryann P. Feldman

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTechnology transferBusinessTransfer (computing)Computer scienceInternational tradeParallel computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction According to Schumpeter, innovation is about entrepreneurship: the implementation of new ideas that change established procedures and alter organizational practices (1934). While the idea of creative destruction is compelling, there are few opportunities to observe the characteristics of change agents in situations where new practices emerge. University technology transfer – the realization of commercial value from university research – presents such an opportunity. While universities are an important source of invention and new knowledge, there is great variation across universities in the commercial realization of academic discoveries (Nelson, 2001). This result is understandable when we consider that university technology transfer has only become a formal activity for most universities in the United States in the last twenty-five years. In this regard, a series of changes marked by the passage of the 1980 Patent and Trademark Law Amendment Act (P1 96–517), commonly known as the Bayh–Dole Act, represent gales of change as universities embrace new objectives that value active technology commercialization over older routines that promoted passive knowledge diffusion. However, the commercial realization of academic discoveries is ultimately dependent on the personal decisions and actions of the faculty, as faculty invention disclosures form the basis for university patents and subsequent licenses. Though the Bayh–Dole Act specifies that faculty members are to disclose their inventions to the university technology-transfer office, enforcement of this requirement has proven difficult. When individual faculty members choose to disclose their discoveries to the university's technology-transfer office, they signal that they are entrepreneurial in adopting the new initiative that aids in the transfer of knowledge out of the university to established companies or to use in the formation of new companies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0070,017
Communication savante0,0170,019
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations19
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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