Knowledge Management and the Contextualisation of Intellectual Property Rights in Innovation Systems
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
Intellectual property rights play a central role in biotechnology innovation. Patents, in particular, preoccupy research funding agencies, venture capitalists and governments, despite the fact that the value of patents is disputed and their impact continues to foster controversy. Perhaps more crucially to a fuller understanding of innovation, focus on instruments of intellectual property protection over-illuminates one stage of the flow of knowledge in innovation, leaving up- and down-stream phases in relative obscurity. Knowledge is an intangible asset, and is produced, tracked, managed, and accounted for in innovation systems. Yet what remains unclear, and this is problematic, are the respective roles of knowledge and intellectual property management, their relation, and the potential of a broadened perspective on knowledge flows in innovation. Participants at a Canada-U.K. workshop in Edinburgh examined the relationship between intellectual property rights and knowledge management by framing innovation in terms of knowledge management while attempting to bracket off the effects of patenting – the “Un-IP” approach. Eight critical issues arising at the heart of knowledge management and intellectual property rights were articulated, and general consensus emerged that, conceptually speaking, intellectual property rights needed to be subsumed under knowledge management as a particular class of intangible asset. At the same time, however, practical issues associated with patents continued to dominate the discussion, causing deviation away from the primary theme of the workshop, and highlighting the need to more fully explore eight emerging themes and contextualise the role of intellectual property rights.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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