Innovation within networks – patent strategies for blockchain technology
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
Purpose Understanding a technology’s patent landscape, including patent strategies, helps organizations position themselves regarding their innovation and provides insight about a technology’s future direction. This study aims to provide an overview of the blockchain technology patenting trends and outlines an exploratory framework of patenting strategies for blockchain. Design/methodology/approach A total of 3,234 registered patents are analyzed to determine the geographical distribution and identify key actors patenting around the globe. In addition, an empirical study consisting of multiple case studies in the form of ten in-depth interviews with owners/managers of organizations based in North America was conducted to understand organizations’ strategies for patenting the blockchain technology. Findings Several novel insights regarding the strategies are used for blockchain technology patenting. For example, the existence of strong anti-patent sentiment which results in a lack of patenting by start-up organizations or has led to a form of open source patenting strategy. Larger organizations appear to be patenting defensively, and small to medium organizations are primarily patenting to defend their competitive advantage. Practical implications Start-up organizations harboring anti-patent sentiment should consider the open-source patenting strategy to ensure that the collaborative innovation network can continue. They should also consider collaborating with other actors within the network to have a competitive position in the market. Originality/value To the authors’ knowledge, this paper is the first to conduct an empirical study with organizations currently using the blockchain technology to understand patenting strategies used for blockchain.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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