Scientific Sources of Corporate Inventions in Japan: Evidence from an inventor survey (Japanese)
Notice bibliographique
Résumé
We conducted an inventor survey to examine the contribution of science to corporate inventions. The survey results show that for about one-quarter of the inventions, scientific knowledge embodied in literature, equipment, or research materials in the last 15 years was essential to conceive or implement research and development (R&D). If it were not for the collaboration with universities, 3% of the R&D projects would not have been implemented. In total, for two-thirds of the inventions, scientific knowledge contributed to implementing and accelerating R&D. These results indicate the importance of scientific knowledge as a public good to promote corporate inventions. We also found that about 70% of the scientific knowledge source of Japanese inventions was generated in Japan: the suppliers of scientific sources were located domestically. If the scientific sources are cited in the patent document, they are more likely to be cited at where the prior art is described rather than where the invention is described. Moreover, the results show that only 15% of the inventions with important scientific sources cite such important literature in the patent document, and only 16% of the inventions citing non patent literature actually cite the important scientific sources. This result means that the patent citation is an incomplete and noisy index to trace the knowledge flow.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».