GreenCentre Canada: an experimental model for green chemistry commercialization
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
Abstract Promising chemistry technologies are difficult to commercialize because of the “commercialization gap” that exists between academia and industry. This is especially important for discoveries in the area of green chemistry that can only fulfil their environmental and societal promise if they are successfully adopted by the chemical industry. However, the existing technology transfer model for academic commercialization is not well-suited for the highly sector-specific and long-term needs of chemistry technologies. GreenCentre Canada was founded in 2009 as a response to these commercialization needs: a chemistry-focused centre with sector-specific expertise (a Sector-specific Commercialization Centre, or SCC), including both highly trained scientists and business development professionals. GreenCentre works with academic researchers throughout Canada and internationally to evaluate, de-risk, scale-up, and optimize early-stage technologies in order to demonstrate the technology potential to industrial buyers or customers. Additionally, GreenCentre’s work extends to small- and medium-sized enterprises at a more advanced stage in the technology development process, as well as large multinational enterprises that are well-established within the chemical industry but also benefit from the centre’s expertise and resources. GreenCentre Canada represents a unique model for the development and commercialization of green chemistry technologies so that they may realize their environmental and societal benefits.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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