Notice bibliographique
Résumé
Summary form only given. The main theme inherent in this paper is that technological capabilities are not fully understood and remain understudied as a field of inquiry. As a proxy measure of such capabilities, a family of related patents may be viewed as the revealed manifestation of technological capabilities (RTC) at micro level. Patent databases have stored a wealth of publicly-held and verified knowledge. Obviously, this type of publicly-accessible and -protected indicators can be used to detect intellectual/technological capital in competitive environments. No individual, company, or country should ignore this invaluable competitive information in its research frontier. Before investing in a search for, and inclusion of, for example, tacit knowledge, embedded knowledge, embodied knowledge and so on, one must start with this verified knowledge. Moreover, it would be waste of time and effort, if such indicators of revealed technological capability knowledge are not cost-effectively data-mined prior to any large-scale research. Therefore, no patent or patent study should be ignored by any competitor with related ideas, as any patent can then act as the hidden "root system" for supporting the further growth of a "tree" and its new branches. When the full grown tree becomes visible, it is to late. Therefore, the data-mining or text-mining (and their further refined versions) should be utilized to reveal the existence of knowledge about any technological opportunities and/or research frontiers, however rudimentary prior to any related undertaking. This paper provides a methodology and examples for such an approach.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,005 |
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 ».