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Enregistrement W2124660473 · doi:10.1177/0266242607084660

Acceleration and Extension of Opportunity Recognition for Nanotechnologies and Other Emerging Technologies

2008· article· en· W2124660473 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Small Business Journal Researching Entrepreneurship · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTechnology Assessment and Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesTelfer School of Management, University of OttawaUniversity of Ottawa
Mots-clésCommercializationProcess (computing)Computer scienceGeneralizability theoryEmerging technologiesDisruptive technologyNew product developmentGovernment (linguistics)Product (mathematics)Capability Maturity ModelValue (mathematics)Disruptive innovationManagement scienceData scienceEngineering managementProcess managementEngineeringSoftwareBusinessManufacturing engineeringMarketingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commercialization and transfer of technology from laboratories in academe, government, and industry has only met a fraction of its potential. Many suggest that the processes used are currently more of an art than a science. Here we provide a plausible normative model that is used for idea generation and opportunity recognition developed for and used at Sandia National Laboratories.The resultant `research value-added' process integrates technology description, the dual process model of innovation and a product introduction model.The model and process are presented as is the application of the model to technology developments from a research laboratory that are either potentially disruptive or sustaining.The generalizability of research value-added process to both disruptive and sustaining technologies is key to the success of the model and process. Consequently, it is of value in considering alternative uses for existing products, such as simulation software, or applications or research findings that are disruptive and or emerging technologies, such as nanotechnologies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,181 · 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