Improving Utility Patent Value by Design: Future Business Competitiveness Through Multi-Stakeholder Engagement for Patent Content Creation
Notice bibliographique
Résumé
Growth through innovation is critical to Small and Medium-sized Enterprises (SMEs) and the use of patents is necessary to attract needed funding.SMEs' use of the patent system is not as effective as larger companies and Canadian SMEs' patent success underperforms compared to those from other industrialized countries (Nikzad, 2015).This research inquiry considers product development stakeholder's knowledge to increase the relevance of patent disclosures for more successful patents and business competitiveness.The research uses a mixed method questionnaire to gain insight from a broad selection of product development experts that include design, marketing, engineering, upper management, entrepreneur and legal representation.Stakeholder salience concepts are applied to identify stakeholders with forward looking patent attribute awareness.Insight generation techniques applied to the quantitative and qualitative data indicate that extended stakeholders have important knowledge to improve SME patent disclosures.Key barriers to the acquisition of this knowledge are identified as well as solution approaches that include interdisciplinary activities.The industrial designer is identified as having attributes and knowledge that could effectively assist the cross-boundary communication needed to acquire new knowledge from extended product development stakeholders.
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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 | 0,018 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».