What to Do with Technology? From Valuation to Commercialization
Notice bibliographique
Résumé
Any firm seeking to commercialize a technological innovation must make a variety of important strategic assessments and choices. What is the technology’s value in the competitive landscape? Should the firm license out or sell its technology for other firms to commercialize, or should it commercialize the technology in-house? If the firm commercializes internally, in what market(s) does the firm position itself? Where in the value chain and technological system does it choose to locate? This series of interrelated questions is relevant to long-standing concerns in innovation management, strategy, and entrepreneurship, but each remains an important open question for research and practice. With four presentations at the frontier of current research featuring complementary theoretical perspectives, data sources, and empirical methods, this symposium sheds light on each of these four questions. Together, the presentations and discussants offer a comprehensive perspective on many of the supply-side strategic choices about “what to do with technology”––namely, technology valuation, activity in markets for technology, and decisions between different commercialization avenues––faced by managers and firms. Competitor portfolios and the value of new technologies Author: Simen Gaens; KU Leuven Author: Bruno Cassiman; KU Leuven Author: Jeroen Van den Bosch; KU Leuven Keep, license or sell? Examining the antecedents of strategic intellectual property transfer Author: Dafna Bearson; Harvard Business School Explaining applications of technology: Evidence from startups commercializing emerging technologies Author: James Addis; University of Toronto Pre-entry knowledge of entrepreneurs and market strategy Author: Seojin Kim; Drexel University
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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 | 0,003 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».