Instilling innovation and entrepreneurship in engineering graduate students: Observations at the University of Calgary
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Today's employers not only want graduates who are critical thinkers and problem solvers that are able to work in teams, but also individuals that understand innovation and how to use entrepreneurial activities to move innovations to become benefits to society. For research‐based graduate students, this is even more desired, with emphasis on an understanding of innovation processes and the realization of the role that innovation plays for the survival and growth of existing corporations as well as the key contribution it makes in start‐up companies. Many engineering programs focus on traditional engineering attributes, and although these are essential elements that engineering graduates should learn through their training, little attention is paid to innovation and the conversion of innovations to realized impacts. Here, we review innovation and discuss our experience with trainees (graduate students and post‐doctoral scholars) and how to engage them in innovation activities. Our observation is that innovation is coachable and can be cultivated in research‐based trainees. We recommend nine actions (understanding the challenge, motivation, safe and mentored local environment, tolerance to failure, diversity, rewarding of passion, awareness of the external, internal‐external environment, and creative destruction and preservation) that trainees should be exposed to in order to promote innovation and entrepreneurial activities so that they can establish and/or strengthen their innovation and entrepreneurship muscles, which hopefully continues after they leave university.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».