A policy framed analysis of the Valley of Death in U.S. university technology transfer
Notice bibliographique
Résumé
At least as far back as the enactment of the Bayh-Dole Act of 1980 there has been an ongoing desire on the part of politicians, policy-makers and the public in the U.S., to obtain greater economic returns on the federal investment in publicly funded university research. Today among policy-makers there is an apparent belief that a capital shortage in the mid-stages of technological development is the rate-limiting factor, preventing the maximum flow of university inventive knowledge from entering the marketplace. The consequence is a Valley of Death demise for the vast majority of university inventions. In order to mitigate the problem, changes to federal granting policies are placing increased emphasis on funding more applied and translational research than basic fundamental science. Given the foregoing direction of policy, the study set out to confirm the current understanding of the Valley of Death on the part of policy-makers and relate this understanding to the historical evidence. Consistent with present-day political pronouncements, the study findings verify an overwhelming belief that a shortfall of applied research funding is the root cause of the Valley of Death. Policy-makers believe this shortfall constrains the development of basic research into commercializable products. However, the study also found that this perception is inconsistent with the empirical evidence. The study reveals a gap between these sectors but the gap is independent of the stage of technological development. A funding difference extends the entire length of the research and innovation spectrum, suggesting other factors are responsible for the adoption of university inventions, bringing into question the direction and likely efficacy of current policy initiatives. The findings lend credence to the less cited cause of the Valley of Death, namely a Darwinian Sea of survival of the economically fittest technologies (Auerswald & Branscomb, 2003). The actual stage of development of a university invention will determine the extent of investment funding necessary for its continued development, but economic factors will determine if further investment in its development is warranted. A death does exist for many inventions, but it is the result of natural market causes and not a funding shortfall, per se.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».