World scenario of green patents: Perspectives and strategies for the development of eco-innovations
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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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».