Startups and Spinoffs as Factors of the Academic Business Development: the Foreign Experience and the Ukrainian Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Introduction.Modern, equipped with cutting-edge technologies universities are a perfect environment for creating the primary atmosphere of innovative business climate.Problem Statement.The implementation of modern, profitable innovation projects (startups or spinoffs) in the form of small innovative enterprises is a new way of successful commercialization of promising ideas.Universities are perfect site for launching the first startup ideas.Purpose.To study the trends of academic business development in the context of increasing importance of innovation activities, in particular, the role of startups and spinoffs in the activities of foreign and Ukrainian universities. Materials and Methods.There has been used the comparison of world universities ratings.The SWOT-analysis of the prospects of startup and spinoff projects has been carried out based on the universities of Ukraine.Analysis of dependence of the proceeds from innovative achievements on the costs of R&D works has been made. Results.A comparative overview of the trends in the development of academic business abroad and in Ukraine has been made.The national and European legislation in the sphere of formation of R&D products has been analyzed.The factors that sufficiently hamper the development of innovative process in Ukraine have been identified.Recommendations concerning popularizing the innovative and investment activities and establishing fruitful international cooperation have been given. Conclusions.The obtained results enable formulating the principles for the formation of a new methodological paradigm for intellectual assets management in universities taking into account the peculiarities of the development of national science, economy, entrepreneurship, and high-tech market.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».