Addressing Grand Challenges Through the Entrepreneurial Capabilities of Commercialization Postdocs
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on the triple helix model, which views the entrepreneurial university as the leading actor in a knowledge-based society, this study uncovers micro-level aspects of the knowledge transfer process linking academic science to industry through the mechanism of commercialization postdoctoral fellowships. We provide primary and secondary evidence from six commercialization-focussed STEM postdoctoral training programs across the US, Canada, and the UK, and analyze these case studies to reveal five key themes. Further interviews (50 in total) and a research workshop elucidate salient features of commercialization-focussed STEM postdoctoral training and funding to address grand challenges from the commercialization of university research. All the commercialization postdoctoral programs examined focused on a venture-founder path, and some program components hindered the development of solutions to grand challenges. Beyond the venture path, we provide evidence on the value of two alternative pathways for science commercialization, both of which greatly enhance academic engagement. An industry champions’ pathway, which guides postdoctoral fellows to rapidly translate academic inventions through roles in established firms and provides science innovation “receptor capacity” in industry. Additionally, a longer-term translational scientists’ pathway shapes the perspective of academic scientists in universities who can co-found multiple science-based ventures through their academic labs across their career.
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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 | 0,000 | 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 ».