A two-sided matching decision method for supply and demand of technological knowledge
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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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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 ».