Elucidation and enhancement of knowledge and technology transfer business models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to develop a conceptual framework identifying and differentiating how knowledge and technology transfer organizations (KTTOs) create value from how they capture and transfer value. Design/methodology/approach The argument of the paper is developed in two steps. First, the knowledge and technology transfer process is conceptualized as a value chain. Second, the internal KTTO's value chain perspective is extended by integrating the knowledge and technology transfer value chain into a business model conceptual perspective in order to emphasize the value captured by the clients of KTTOs. Then, the authors examine how KTTO managers could describe, benchmark and improve their business models by altering or reinforcing how they are positioned with respect to the interdependent elements of their business model. Finally, the elements of the conceptual framework are used to derive emblematic types of business models and provide exemplary cases for each emblematic case. Findings Looking at KTTO management under the lenses of business models invites KTTO managers to look at knowledge and technology transfer as a whole. It suggests to managers to invest resources not only in the improvement of these elements where their organizations are strong, but also in these elements that constitute their weakest elements in the business model. Failure to improve the weakest elements of the business model might compromise the overall knowledge and technology transfer capabilities and performances of KTTOs. Originality/value The conceptual framework developed in this paper is intended as a starting point to explore how KTTO managers may be more effective in creating and capturing value from knowledge transfer.
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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 | 0,000 | 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 découle