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Enregistrement W3047679070

From science to technology : The value of knowledge from the business sector

2018· article· en· W3047679070 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueLeiden Repository (Leiden University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)BusinessValue (mathematics)Knowledge transferSociology of scientific knowledgeIndustrial organizationKnowledge managementMarketingComputer scienceSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Expansion of government R & D budgets on promoting electric vehicle (EV) adoption and charging infrastructure development is likely to continue to be a key component of ecological innovation policies. Using an original data set of non-patent literature (NPL) references extracted from patent documents pertaining EV charging technologies, this paper provides new evidence on the flows of knowledge with or without a scientific contribution from the business sector. Three main questions are addressed in this paper for measuring the value of knowledge produced by firms, which not only contributes towards a better understanding of EV but serves the purpose of fostering more partnerships and unlocking further investments in research. First, what information is most useful to the technological development? Even firms are increasingly encouraged to engage in EV innovation process, a relatively profound influence on knowledge transfer has not be exercised, especially in generating applied technologies measured by redefined average NPL citation compared to academic institutions. Patents with firm NPL have a special focus on inorganic chemistry and nanotechnology except as common issues identified related to climate change mitigation and energy storage. Second, which kind of firm’s contribution produces the most valuable research? The university-firm research collaborations have captured more attention from science to technology while knowledge produced solely by firms has been transferred to a broader distribution in geography. Finally, how scientific knowledge is commercialised? Patents with firm NPLs, in particular the one regarding networked infrastructure and energy generating have been transferred more frequently to companies and universities residing in the US, Japan, Canada and Germany between 2010 and 2014. However, patented technologies of electrical distribution network and charging batteries with non-firm NPLs are mainly assigned to companies in France and Korea between 2008 and 2013. The role of firm in knowledge and technology transfer needs to be further explored in a border technological field notwithstanding the gaps in NPL citation compared to academic institutions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,167 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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