Designing innovation ecosystems for biointelligent value creation – Identification of promising technology fields and pioneer countries
Notice bibliographique
Résumé
The concept of biointelligence as a convergence of life, information and engineering sciences was defined just over five years ago. Since then, several studies and scientific publications have dealt with the term and future implications of the topic. However, there has been a lack of a targeted and interdisciplinary approach to researching, developing, and designing biointelligent technologies, products, services, and business models. To implement the concept of biointelligence systematically and consistently, it is essential to examine which sub-areas of biointelligent value creation represent promising future markets and which countries and regions are potential pioneers. This article identifies hotspots in both dimensions and deduces where potential innovation ecosystems are located. To this end, comprehensive literature and database research were used to develop an indicator model to evaluate biointelligence innovation ecosystems. The result is the definition and delineation of 16 enabling technology fields, which divide the concept of biointelligent value creation into technological subject areas. Based on the data collected, our analysis results in a systematic derivation of five enabling technology fields assessed as particularly promising in connection with biointelligent value creation: smart greenhouses and smart farming, biorefineries and bioreactors , bio-computing and data storage , omics, as well as biosensors and bioactuators. Countries such as Israel, Finland, the USA , Canada, and Germany can be named pioneers in biointelligent value creation. Strong innovation ecosystems empower key stakeholders to partake in and incur the benefits of biointelligent value creation. This requires strategic and interdisciplinary partnerships between research institutions, governmental organizations and companies.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».