“Meet me at the backdoor”: A multiple case study of academic entrepreneurs bypassing their technology transfer offices
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates the underexplored phenomenon of technology transfer office (TTO) bypassing in academic entrepreneurship. While TTOs are established to centralize and support intellectual property-based commercialization, a significant portion of entrepreneurial projects avoid the TTO. Relying on both economic (transaction cost theory) and ethical (Tyler's justice model) considerations, this study explores the motivations and contextual factors behind a researcher's decision to commercialize an invention using means other than the TTO. This multiple case study employs an in-depth exploratory qualitative approach to investigate five academic entrepreneurs across different disciplines in Canadian universities who chose to bypass their TTO, often in contravention of institutional policies. Our findings reveal a complex interplay among individual motivations, institutional policies, and market realities. We identified four paths of awareness and strategic intent in this process ranging from unintentional non-compliance to tactical avoidance which challenge a simplistic perception of TTO bypassing as merely unintentional rather than deliberate. The study also reveals four overlapping contexts that promote TTO bypassing: confidence in personal expertise, previous negative experience of using the TTO, peer-influenced skepticism, and external partner challenges. Furthermore, the findings show that the reasons for bypassing include both economic and ethical motivations which steer academic entrepreneurs toward alternative, privately managed commercialization paths. The article concludes with some implications for university managers and policymakers related to how to address the multifaceted motivations for TTO bypassing. • First study to explore the point of view of academic entrepreneurs who have personally bypassed their TTOs. • TTO bypassing occurs based on a series of paths representing varying levels of awareness and strategic intent. • Four overlapping bypassing contexts identified, such as expertise confidence, negative TTO experience, or peer skepticism. • The transaction cost theory and Tyler's justice model explain motivations and economic/ethical rationales for TTO bypassing.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».