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Enregistrement W2117916196

Autm U.S. Licensing Survey: Fy 2004 Survey Summary

2005· article· en· W2117916196 sur OpenAlexaboutno aff
Ashley J. Stevens, Frances Toneguzzo, Dana Bostrom

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiotechnology and Related Fields
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVenture capitalBusinessIntellectual propertyPrivate equityEquity (law)Investment (military)Fiscal yearSurvey data collectionAccountingMarketingFinancePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This annual survey by The Association of UniversityTechnology Managers is a summary of technology licensing and related performance information for academic and non profit institutions, as well as asmall number of patent management and investment firms, for the fiscal year2004. In a departure from previous years' survey summaries, this report summarizes and discusses only the data for the United States. Survey results for Canada are summarized and discussed in a separate report, although the Canadian survey totals are included in the report's appended tables. Quantitative information from AUTM members using the AUTM Licensing Survey instrument is presented. Survey results are summarized for the 198 United States universities, hospitals, institutes and technology investment firms responding. Questions new for 2004 asked about types of intellectual property disclosed, types of initial patent applications, number of inventionsdisclosed, and funding source for startups. Results are summarized following the order of the technology transfer process: resources devoted to technology transfer, research support,invention disclosures, patent applications, issued patents, licensing information, startup companies, source of funding, and equity holdings. This year's report included brief discussions of the social impact of several specific projects. Findings for 2004 show steady growth in the six percent range for most performance measures. There is clear evidence of recovery from market conditions that hindered startups in the previous two years as a result ofchanges in capital markets. Venture investments stabilized after three years of decline, and the initial public offering market improved. In terms of gap funding mechanisms, individuals provided initial funding foralmost 50 percent of startups; only 20 percent of companies could attract venture capital. Appendices include survey methodology, definitions, the survey form, and survey totals for U.S. and Canadian institutions. (JSD/TNM)

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,015

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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