Technology Licensing: There are two sides to every agreement
Notice bibliographique
Résumé
Why do some patents get licensed while many others do not? The traditional answers to this question focus on how the characteristics of one of the parties (i.e., the licensor or the licensee) impact licensing, and thus do not capture the dyadic factors that drive both parties to make a deal. In this study we examine how characteristics for the licensor, the licensee, and the technology that is being licensed all combine to influence why one patent would be licenced over another. In doing so, we develop and test a model of transorptive capacity to explain how these characteristics interact to reduce three transaction cost activities (identification, evaluation and knowledge transfer) which in turn increase the likelihood a patent will be licensed. Empirical evidence from the biopharmaceutical industry confirms that identification of a licensing partner is facilitated when licensees with a strong monitoring ability choose patents owned by licensors that have the ability to get its patents noticed. The ease of partner evaluation afforded from extensive licensing history from both parties can contribute positively to a patent being licensed, as does the ability of a licensor to transfer technical knowledge to a licensee with the ability to absorb it. From our results we conclude that there are two sides to a licensing agreement and that better matching of the characteristics of each party can alleviate the overwhelming number of unlicensed patents.
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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 | 0,008 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 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 ».