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Enregistrement W2592411208 · doi:10.5539/ibr.v10n4p69

How Much Am I Selling It for? Approaches and Methods of Patents Valuation in Technology Transfer

2017· article· en· W2592411208 sur OpenAlexvenueno aff
Gustavo da Cruz, Danilo Moreira Jabur, Franklin Mendonça Goês

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCapital Investment and Risk Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValuation (finance)Activity-based costingTechnology transferBusinessIndustrial organizationEconomicsMarketingAccountingInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patent has assumed a protagonism in the transformation of knowledge and technology to allow some kind of economic exploration. However, researchers have some problems to define the correct value of their patent to sell it to industries or governments. The purpose of this paper is to explore the approaches and methods of patents valuation, especially in technology transfer process between universities-industries. It was made the review and examination cost-based, market-based and income-based approaches and their corresponding methods of patents valuation: Incurred-cost, costing, comparison-based and real options. Patent valuation will be presented to researchers, managers and other actors involved with innovation with the aim of creating at the universities their own valuation model focused on a better technology transfer process within industries, and consequently generate additional profits to the university third mission.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,396
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,022 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2017
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