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Enregistrement W1563056469

Intellectual property strategies, collaboration and technological capabilities: The fuel cell cluster in Vancouver, BC

2012· article· en· W1563056469 sur OpenAlexaffabout
Claudia Díaz-Peréz, Jaime Aboites, Adam Holbrook

Notice bibliographique

RevuePortland International Conference on Management of Engineering and Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitor analysisIdentification (biology)Cluster (spacecraft)Intellectual propertyBusinessIndustrial organizationVenture capitalFuel cellsMarketingKnowledge managementComputer scienceEngineeringFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the development of the fuel cell cluster in Vancouver, Canada, with data collected over three years. This allows to following up the links that come up and the patterns and purposes of collaboration among cluster actors. Knowledge flows through patenting and the university role on the knowledge creation are key issues for this research. Other factors considered are: access to venture capital, characteristics of the city where the cluster is located, and the policies oriented to support its development. The paper is organized in five parts: (i) The ways to collaborate and the links produced between different types of organizations. (ii) The role of customers, suppliers and competitors to produce innovations and the identification of fuel cells market opportunities. Particularly, the paper addresses the role of the university on the fuel cell market development because some differences related to the traditional role reported in the clusters literature were found. (iii) The geographic location of the cluster and the analysis of policies behind the cluster growth. (iv) The intellectual property strategies to protect knowledge and commercialize it at the fuel cell market. (v) The identification of core capabilities that have positioned companies as competitors on the international market

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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