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Enregistrement W4390245173 · doi:10.5430/ijba.v14n4p13

ÂNIMA HUB: New Research to Business Model for the Development of Technological Innovation and Entrepreneurship in Universities in Partnership With Companies

2023· article· en· W4390245173 sur OpenAlexvenueno aff
Samara Soares Leal, Flávio Henrique Batista de Souza, Rafaela Priscila Cruz Moreira, Fernanda Cristina Kandalski Bortolotto

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business Administration · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueBusiness and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipEntrepreneurshipGovernment (linguistics)BusinessInvestment (military)Business planPlan (archaeology)Business modelMarketingEngineering managementKnowledge managementComputer sciencePolitical scienceEngineeringFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many efforts have been made to create a mutually beneficial environment for the development of innovation with interactions between universities, industry and government, for innovation. But there's still a lack of methodologies that design a journey for university students. This paper presents a proposal of a Research to Business (R2B) model called ÂNIMA HUB. A case study was developed with the Brazilian education group Ânima Educação (26 higher education institutions throughout Brazil). ÂNIMA HUB has been applied in these institutions, and it has been able to create 247 interdisciplinary research groups with more than 209 professors and 3500 students. The results show the scalability of the model and its ability to present a well-defined methodology that helps an idea to become a project, be published and become a business plan. In addition, 35 papers have been published and projects have been linked to companies for investment prospects and new business.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,420
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,048 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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