Factor Analysis Between Internal and External R&D with Operational Performance moderated by Intellectual Property Rights
Notice bibliographique
Résumé
This paper elaborates the findings from factor analysis in investigating intellectual property rights (IPR) (patent) having a moderating effect on the relationship between internal and external R&D towards operational performance of chemical and metallurgical manufacturing firms in Malaysia.The results of this paper were based on statistical output derived from the Statistical Package for Social Sciences version 19.The survey method was used for the study, focusing on chemical and metallurgical firms in Malaysia as the unit of analysis.It was revealed that IPR policy pertaining patents should become part of a firm’s business strategy. Implementing IPR will safeguard firm’s new invention, innovation, or process in the long run.Furthermore, firms may gain benefits in creating new business opportunities during various patenting stages. Strict enforcement of IPR could yield better incentives for innovation.In the long run, revenue obtained from IPR can be used to finance innovation and R&D activities.Implementation of IPR has tendencies to stimulate more research and innovation. Applying innovative and creative ideas by protecting it through IPR is able to help firm’s long term success.The paper reveals that the relationship between internal R&D towards operational performance was exist in the study (H1A); relationship between external R&D towards operational performance was exist in the study (H1B); and higher level of IPR has a significant positive impact on operational performance (H1C).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».