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Enregistrement W4295064625 · doi:10.1016/j.jik.2022.100263

An institutional view on the leverage of external patent law expertise and patenting performance: Insights from China

2022· article· en· W4295064625 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Innovation & Knowledge · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Property and Patents
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational University's Basic Research Foundation of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésIntellectual propertyPatent lawLeverage (statistics)ChinaBusinessInvestment (military)Patent trollIndustrial organizationLaw and economicsEconomicsLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on the institutional setting in China, this study examines how firms seek legal resources and their effects on patenting performance in a weak and transitional intellectual property regime. We illustrate that due to weak protection of intellectual property rights in China, firms rely on external legal resources, which are found to be positively related to patenting performance in terms of the capability of external patent law expertise, but negatively related in terms of knowledge diversity. The marginal effect of the level of external patent law expertise on patenting performance is positive when research and development (R&D) investment is low and negative when it is high, illustrating the negative interaction between R&D investment and the level of external patent law expertise. Furthermore, institutional pressure and support moderate the effect of the level of external patent law expertise on patenting performance. This study advances the understanding of the impact of patent institutions on patent strategies in transition economies and provides novel implications for policy and patent management.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,101 · 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