World scenario of green patents: Perspectives and strategies for the development of eco-innovations
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
The purpose of the present research was to analyze the global scenario for green patents connected with waste management areas, alternative energies, agriculture, transportation, energy conservation and the prospecting about hybrid cars. The patents analyzed were filed from 1979 to 2011. The data collection method consisted of a technological forecast about the Green Technologies. The research was carried out on the patent base Derwent Innovations Index from Web of Science. Only, 123 Green Technology patents were found in nine countries, including the United States, China, Russia, Germany, Spain, Australia, Canada, Britain and Taiwan. Indeed, 727 technological patents related to hybrid cars in sixteen countries including the United States, Japan, Germany, Spain, France, Russia, India, South Korea, Britain, Canada, Austria, Belgium, Holland and Hungary were found. The United States is leader in the ranking of Green Technologies and in hybrid car patents. However, countries such as Japan, China and Germany demonstrated a considerable increase. This study contributes toward other studies that focus on the acceleration of decisions in applications for inventive patents and aims to identify new technologies which can be quickly used by the productive sector and universities stimulating the licensing and encouraging the innovation in many countries. Key words: Green patents, eco-innovations, intellectual property, hybrid cars.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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