Trends in worldwide nanotechnology patent applications: 1991 to 2008
Notice bibliographique
Résumé
Nanotechnology patent applications published during 1991-2008 have been examined using the "title-abstract" keyword search on esp@cenet "worldwide" database. The longitudinal evolution of the number of patent applications, their topics, and their respective patent families have been evaluated for 15 national patent offices covering 98% of the total global activity. The patent offices of the United States (USA), People's Republic of China (PRC), Japan, and South Korea have published the largest number of nanotechnology patent applications, and experienced significant but different growth rates after 2000. In most repositories, the largest numbers of nanotechnology patent applications originated from their own countries/regions, indicating a significant "home advantage." The top applicant institutions are from different sectors in different countries (e.g., from industry in the US and Canada patent offices, and from academe or government agencies at the PRC office). As compared to 2000, the year before the establishment of the US National Nanotechnology Initiative (NNI), numerous new invention topics appeared in 2008, in all 15 patent repositories. This is more pronounced in the USA and PRC. Patent families have increased among the 15 patent offices, particularly after 2005. Overlapping patent applications increased from none in 1991 to about 4% in 2000 and to about 27% in 2008. The largest share of equivalent nanotechnology patent applications (1,258) between two repositories was identified between the US and Japan patent offices.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».