A two-sided matching decision method for supply and demand of technological knowledge
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to propose a novel prospect-based two-sided matching decision model for matching supply and demand of technological knowledge assisted by a broker. This model enables the analyst to account for the stakeholders’ psychological behaviours and their impact on the matching decision in an open innovation setting. Design/methodology/approach The prospect theory and grey relational analysis are used to develop the proposed two-sided matching decision framework. Findings By properly calibrating model parameters, the case study demonstrates that the proposed approach can be applied to real-world technological knowledge trading in a market for technology (MFT) and yields matching results that are more consistent with the reality. Research limitations/implications The proposed model does not differentiate the types of knowledge exchanged (established vs novel, tacit vs codified, general vs specialized) (Ardito et al. , 2016, Nielsen and Nielsen, 2009). Moreover, the model focuses on incorporating psychological behaviour of the MFT participants and does not consider their other characteristics. Practical implications The proposed model can be applied to achieve a better matching between technological knowledge suppliers and users in a broker-assisted MFT. Social implications A better matching between technological knowledge suppliers and users can enhance the success of open innovation, thereby contributing to the betterment of the society. Originality/value This paper furnishes a novel theoretical model for matching supply and demand in a broker-assisted MFT. Methodologically, the proposed model can effectively capture market participants’ psychological considerations.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle