MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2096968483 · doi:10.1287/mnsc.48.1.44.14279

Putting Patents in Context: Exploring Knowledge Transfer from MIT

2002· article· en· W2096968483 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFirm Innovation and Growth
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Complement (music)Technology transferSample (material)Knowledge transferBusinessEconomicsManagementGeographyInternational tradePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we explore the degree to which patents are representative of the magnitude, direction, and impact of the knowledge spilling out of the university by focusing on the Massachusetts Institute of Technology (MIT), and in particular, on the Departments of Mechanical and Electrical Engineering. Drawing on both qualitative and quantitative data, we show that patenting is a minority activity: a majority of the faculty in our sample never patent, and publication rates far outstrip patenting rates. Most faculty members estimate that patents account for less than 10% of the knowledge that transfers from their labs. Our results also suggest that in two important ways patenting is not representative of the patterns of knowledge generation and transfer from MIT: patent volume does not predict publication volume, and those firms that cite MIT papers are in general not the same firms as those that cite MIT patents. However, patent volume is positively correlated with paper citations, suggesting that patent counts may be reasonable measures of research impact. We close by speculating on the implications of our results for the difficult but important question of whether, in this setting, patenting acts as a substitute or a complement to the process of fundamental research.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,079 · 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