Notice bibliographique
Résumé
Successful technology transfer of innovations arising from university research is often hindered by the lack of development funds to add value to these nascent discoveries. Within a university context, ‘gap funding’ is, for example, grant research funding that supports the demonstration of technical feasibility, prototype development, and/or assists with broadening patent claims and strengthening licensing opportunities. It is this early development stage that constitutes the bottleneck in which the transfer of promising technologies in academia can often languish or come to a halt from the lack of even a modest amount of such funding. This paper reports on measured outcomes of two such gap funding programmes at the authors' institution, presented as case studies that demonstrate the importance of this type of funding, and provides several recommendations for grants administration. In addition, results of a survey conducted on the status of gap funding programmes at other academic institutions in North America are presented. Surprisingly few such programmes exist in North America and very few have reported outcomes. The case study results support the conclusion that gap funding programmes are critical to technology development and transfer within a university setting and can provide valuable returns on the investment. These returns include enhancing patenting and licensing efforts as well as various collateral benefits such as the number of publications created; students trained; spin-offs formed; and the leveraging induced as measured by the amount of follow-on federal and industrial sponsored research dollars.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».