Evidence for Free Innovation
Notice bibliographique
Résumé
In this chapter I present evidence that free innovation is a very substantial phenomenon with respect to the development of products consumed within the household sector.As we will see, today tens of millions of consumers annually spend tens of billions of dollars creating and modifying products to better serve their own needs.In fact, aggregate household sector product development expenditures rival the scale of business sector expenditures by producers developing products for consumers.Next, we will see that more than 90 percent of the developers of product innovations in the household sector meet both of the criteria for free innovation specified in chapter 1: the innovators develop their innovations during their unpaid, discretionary time; and they do not actively protect their designs from free adopters.The remainder are aspiring entrepreneurs.Finally, I explore the nature of transaction-free self-rewards central to the viability of free innovation, and discuss why it can make economic sense for free innovators to reveal their innovations for free. Six National StudiesAt the time of this writing, six national surveys have explored the scale and scope of household sector product innovation by product users.I begin with a very brief overview of the methods all these studies used.Full details will be found in the published reports on each.The six national surveys were carried out in the United Kingdom by von Hippel, de Jong, and Flowers (2012), in the United States and Japan by Ogawa and Pongtanalert (published in von Hippel, Ogawa, and de Jong 2011), in Finland by de Jong, von Hippel, Gault, Kuusisto, and Raasch (2015), in Canada by de Jong (2013), and in South Korea by Kim (2015).All six study samples included only new products and product modifications that had been developed by household sector individuals for 2Evidence for Free Innovation
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».