Enhancing Australian universities' research commercialisation
Notice bibliographique
Résumé
The Australian Government expects universities to engage in technology transfer and commercialisation (TT&C) and almost all universities have established a technology transfer office (TTO) for this purpose. The primary aim of this research was to identify what would enhance the overall performance of Australian universities in research commercialisation and industry uptake of the university research commercialisation outcomes. Four research questions were enunciated: 1 What are the systemic barriers to research commercialisation within Australian universities? 2 How could Australian universities overcome the systemic barriers to the commercialisation of university research? 3 How, in particular, could Australian smaller and regional universities enhance their research commercialisation capacity and performance? 4 How could the uptake by industry of Australian university research outcomes be improved? Question 1 was answered using a qualitative content analysis on the substantial body of literature available. Questions 2 and 3 were answered using multiple-case analysis involving eight Australian university case studies and comparing Australian university practice with five benchmark universities œ two from the US, two from Canada, and one from New Zealand. The first major conclusion was that there are three essential criteria upon which university TT&C success is built: institutional and senior executive support for TT&C; superior TTO management; and sufficient world-class research being conducted. The second major conclusion was that the same key criteria for success in TT&C apply across the board, whether a university is smaller, regional, technical, new or old, research-intensive or otherwise. Question 4 was answered using case studies developed on five SME companies in the electronics industry in one Australian State and comparing these results with the outcome of a narrative review conducted on the literature to permit methodological triangulation. The research found a rich engagement occurring between universities and industry, with the most important element involving individual personal relationships.
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 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 | 0,049 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».