MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6944774963 · doi:10.22091/stim.2023.8769.1890

Examining the Importance of Scientific Cooperation in the Number of Citations Received by Patents Issued in Persian Gulf Countries

2023· other· en· W6944774963 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueE-LIS Repository (University of Naples Federico II) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Property and Patents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersianTrademarkWeb of scienceCitationPopulationMicrosoft excelPatent analysisPatent application

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to identify the relationship between scientific cooperation in and citations to the international patents of the Persian Gulf countries issued in the United States Patent and Trademark Office (USPTO) database. This research was conducted with a descriptive method and a scientometric approach. The statistical population of the research consisted of 8182 patents issued in the USPTO database. In the second stage of the research, the titles of patents were searched in the Web of Science (WoS) citation database to analyze their citations. In order to obtain the number of citations from scientific documents to each patent, the title of each patent was searched in the Web of Science Core Collection in the section entitled “Cited Reference Search”. Then, the number of citations of scientific documents to patents was collected. The Microsoft Excel software was used to analyze the amount of cooperation in patent licenses. The results showed that only 841 granted patents out of 8182 patents registered in the Persian Gulf countries have been cited by scientific documents in WoS and received a total of 2496 citations. The research findings related to the number of patent licenses in the Persian Gulf countries based on the Cooperative Patent Classification (CPC) subjects show that the highest number of patent licenses is related to the category (G = Physics) with a number of 1717 patents; and the lowest number of patent licenses concerns to the category (D = textiles and paper) with 24 licenses. The highest number of patents is for Saudi Arabia with 5469 patents and the lowest number of patent licenses is for Iraq with 22 patents. The findings also indicated that the highest number of single inventor patents is for Saudi Arabia in the category G (Physics) with 288 patents, and the lowest number of patents based on the subject categories is for Iraq with 11 patents. Also, the highest rate of patents granted with more than one inventor is for Saudi Arabia in the subject category of chemistry and materials engineering (C) with a number of 4114 patents, and again the lowest rate of patents granted is for Iraq with a number of 11 patents. Based on the findings of the research, it can be concluded that only a small number of patents registered by the Persian Gulf countries in the USPTO database have received citations from the scientific documents indexed in the Web of Science (WoS) database. The results indicate that the highest level of patent cooperation within the Persian Gulf countries belongs to Saudi Arabia with 12583 inventors and the lowest level of patent cooperation belongs to Iraq with 30 inventors. In addition, the highest number of patent cooperation with countries outside the Persian Gulf belongs to the United States of America with 2198 inventors, England with 384 inventors, Germany with 333 inventors, Canada with 219 inventors, India with 203 inventors, and France with 171 inventors. According to the data obtained regarding the amount of citations received by single-inventor patents and multiple-inventor patents, using the Kruskal-Wallis test, the significance level of the data showed a less than five percent difference. Therefore, the difference in ranks is significant, and the test results indicate that multi-inventor patents have received more citations than single-inventor patents in subject categories.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,152 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueE-LIS Repository (University of Naples Federico II)Même sujetIntellectual Property and PatentsTravaux en français237 207