Notice bibliographique
Résumé
With a scarcity of job options beyond the post-doctoral level, a growing number of researchers now see commercialization of their work as a viable career path. In fact, with the government and universities alike encouraging researchers to take their insight out of the lab and into the commercial sector, even those ensconced in faculty positions now regularly consider options beyond publication in academic journals. The benefits of learning how to navigate the commercialization process gives researchers new ways to build their reputations, expand their financial compensation options and even to improve their grant writing success. However, even for those researchers coming from an industry background, venturing into business can seem daunting. Can one become a world-class researcher and commercialize a concept at the same time? Answers to that question as well as tips for succeeding as a research focused entrepreneur are at the heart of this presentation. From understanding how to identify the value proposition your work can have for industry, to understanding how to create a dynamic founder's team, to raising capital, this presentation will prove that the development of a startup can be very compatible with scientific research. Featuring case studies and information about how to use 'futurecasting' to design research that will lead to commercialization, this presentation will leave the audience with actionable next steps they can use to begin (or enhance) the commercialization aspects of their careers.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,025 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,013 |
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 ».