Factors that Influence the Number of Patent Deposited in some Countries of the American Continent
Notice bibliographique
Résumé
The information technology available in the world is disclosed only in the form of patent documents deposited, which also reflect the scientific and technological level of a country. This paper has the objective of identifying what are the main factors that influence the generation of these patents in some American countries. A modeling study via multiple linear regression to analyze the effects of the number of published articles, gross domestic product (GDP), population and variations in number of patents over the last year and the last two years, about number of patents in those countries. The patent data were obtained from the World Intellectual Property Organization, data on GDP and population come from the World Bank and the amount of scientific articles from the SCImago Journal & Country Rank. Based on the selection criteria, the countries chosen for modeling were United States, Canada, Brazil, Mexico, Colombia, Chile and Argentina. The results indicated that in the United States the number of patents increases as GDP. In all other countries, the variation in the number of patents in relation to two recent years contributes to an increase in the number of patents. In Brazil, Argentina and Chile, in addition to this variation, an increase of the population favors the patent number. In Canada and Colombia, the number of patents also increases according to the number of articles published. In Mexico, the variation in two years and the GDP contributed to the increase in the number of patent.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».