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Enregistrement W4405107060 · doi:10.55016/ojs/sppp.v17i1.79995

Technology Transfer: The Rise of the Entrepreneurial University

2024· article· en· W4405107060 sur OpenAlexaboutno aff
Mark R. Huson, Randall Mørck

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommercializationNegotiationBusinessWork (physics)MarketingConfidentialityTechnology transferValue (mathematics)Best practicePublic relationsEconomicsManagementPolitical scienceEngineeringInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian universities need better ways to commercialize their research and turn it into viable technologies. Typically, a researcher reports a potential breakthrough to her university through a confidential report. Then, technology arising from her findings can be licensed to an existing company or spun out and developed by a new spinoff. Much of this activity happens through the university’s technology transfer office (TTO). TTOs handle everything from IP evaluation and marketing to negotiating and managing licences. On average, Canadian university TTOs handle 5.11 invention disclosures per year, execute 2.93 licences and manage 3.83 university spinoffs. However, figures vary wildly between institutions, ranging from zero to double digits. Income from TTOs is just as variable, with some universities earning millions while others report net losses. Industry partners are often geographically distant from the universities they work with. Fewer than a third of one Canadian university’s licences are with companies in this country. This is because each technology has a best receptor in the private sector, and each business has a field to which it is best suited. To maximize the value of commercialization, technology should be developed by the entity with the highest values use case. However, there is no guarantee that universities and businesses will find the best assortative matches. Policy-makers may further disrupt things by insisting on local economic development. There is always a trade-off between getting IP to the best overall receptor, or the best local receptor. Information costs are one of the biggest barriers. The wide variety of research at any university makes it unlikely that a small TTO can support commercialization properly. Consolidating similar technologies in specific TTOs would allow for the concentration of subject matter expertise. To simplify things further, TTOs could let businesses come to them in pursuit of specific technologies. This could be done via web portals that push specific technologies or solutions for problems. This boutique approach will likely create better matches but does not guarantee a local match. It will also require a rethink of TTO staff compensation, with a focus on the qualityinstead of the quantity of matches. If governments are determined to use university research to grow the economy, they need to prepare the ground so there are local receptors. Areas with a lot of receptors need access to capital in the form of startup funding. If a technology requires continual input from its creators, capital and receptors are more likely to move to where the researchers are based. The solution is to increase technological inertia and the agglomerative nature of local tech ecosystems. The key is creating university spinoffs and keeping them local. The way forward involves creating a provincial office of scientific research and experimental development, using budgetary carrots and sticks to convince universities to change how their TTOs work and developing university programming to enhance the commercialization skills of subject matter experts. Creating a provincial-level refundable commercialization expense program, providing a well-curated portal listing funding and commercialization support, mandating registration/licensing of all fee-taking entrepreneurial support services and educating potential local angel investors all factor into the equation for success as well.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0280,015
Communication savante0,0200,008
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
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