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Enregistrement W7010665752

Invention to innovation: A framework and the roles of uncertainty and open innovation in an emerging personalized medicine ecosystem

2021· dissertation· en· W7010665752 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Property and Patents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésOpen innovationIntermediaryInnovation managementValue (mathematics)Production (economics)Empirical researchScience policyEmerging technologies
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this dissertation, I explore the antecedents, processes and outcomes of the translation of scientific invention to innovation, which is of particular interest to scholars and policy makers who wish to understand how publicly funded university research can be harnessed to increase national productivity. While there has been an increasing amount of research on the roles that innovation intermediaries and mechanisms play in science innovation, there have been few attempts at characterizing the inputs, mediators and outputs of this process. Innovation management and policy research is far more developed around technology innovation than science innovation. Few empirical studies have been conducted at the ecosystem level in emerging science-based contexts. Firms in such contexts exhibit markedly different characteristics compared to large software incumbents, including higher technical and market uncertainty. In three essays I explore the following research questions: “what factors influence the translation of scientific invention to innovation?”, “do uncertainty, partnerships and patenting have an influence on innovation performance outcomes?” and “why and under what conditions do the Open Innovation mechanisms of selective revealing, strategic timing and strategic partnering affect value capture by personalized medicine firms?”. The investigation of these questions aims to inform scientist-entrepreneurs, scholars, policy makers and university leadership on how to more effectively translate breakthrough invention to improved economic, health and social outcomes. This dissertation contributes to the Technology and Innovation Management literature in three ways. In the first essay, the results of a bibliographic review are synthesized into a novel theoretical framework on science innovation. In the second essay, the relationship between uncertainty, patenting and innovation performance outcomes is explored, using a novel and custom-built dataset on British Columbia personalized medicine firms. The results show that uncertainty, partnerships and patenting play a role in innovation performance outcomes, which have implications for both practitioners and policy makers. In the third essay, I heed the call from the Open Innovation research community to more deeply explore the boundary conditions of Open Innovation. A new model on Open Innovation is presented, which is empirically supported by two key findings: the Open Innovation mechanisms of Strategic Partnerships, Selective Revealing and Strategic Timing appear to play important roles in value capture, but this relationship is moderated by technical uncertainty.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0040,032
Communication savante0,0120,016
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,197 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2021
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