A benchmark analysis of Canadian clean technology commercialization accelerators
Notice bibliographique
Résumé
Although the size of the Canadian clean energy market is small, high R&D capacity and clean-tech ventures delivering emerging clean energy technologies could potentially make Canada a global leader in supplying direct products, services and infrastructure to clean energy markets. Technology commercialization centres are of vital importance in facilitating and accelerating the transfer of academic and applied research to create and support technology-based ventures. However, there is a lack of clarity around the governance, performance, operation, and business model of such organizations. In order to develop and implement the best business practices for Clean Energy Commercialization Accelerators (CECAs), this paper explores different business operational models which were adopted by different non-profit clean energy commercialization organizations. A two-stage approach was employed. In the first stage, over fifteen organizations (including twelve non-profit organizations and three university research parks) in Canada, the U.S., and Europe were selected for benchmark analysis. Four distinct business operational models emerge based upon an in-depth analysis: incubation focused, technology-enabled, market-enabled, and strategic partnership. Thereafter, a typology of organizations is proposed, based on four discriminating models: governance, finance, operation, and revenue. This typological analysis is then employed to unravel best business practices for CECAs, in view of governance structure, management practice, community impacts, overall business model and performance, strategic plan, and operation. © 2012 IEEE..
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».