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Enregistrement W2471494886 · doi:10.1111/1758-5899.12353

Sovereign Patent Funds: Sovereign Wealth Funds 2.0?

2016· article· en· W2471494886 sur OpenAlexaff
Warren Clarke

Notice bibliographique

RevueGlobal Policy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueState Capitalism and Financial Governance
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSovereign wealth fundGlobal assets under managementSovereigntyScope (computer science)BusinessInvestment (military)Sovereign statePoliticsEconomicsFinanceForeign direct investmentInstitutional investorPolitical scienceLawMacroeconomicsCorporate governance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Significant academic and policy attention has focused on identifying the causes and consequences of the growth of traditional sovereign wealth funds (SWFs). This paper, in contrast, highlights a new type of sovereign investment vehicle – sovereign patents funds (SPFs) – that have emerged primarily in advanced industrialized economies, including France, South Korea and Japan. As defined here, SPFs are investment funds that seek to acquire intellectual property resources deemed strategically valuable in the pursuit of national economic objectives. This brief survey article considers the implications of SPFs in comparison to more traditional sovereign wealth funds. In doing so, it asks what emerging discourses on sovereign patent funds can learn from the sovereign wealth fund debate, and points to both similarities and important differences between these entities. While highlighting similarities between SPFs and traditional SWFs, the paper notes that patent funds are more explicitly political than their SWF counterparts. Following an overview of both SPFs and SWFs, the paper compares elements of the structure, behaviour, and response to these funds. Finally, while a full assessment of the activities and merits of SPFs lies beyond the scope of this article, the conclusion offers key lessons drawn from the SWF comparison.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0140,013
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,215 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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