Effect of Inventors’ Characteristics on Commercialization Potential of their Inventions: The Case of Nanotechnology in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Innovation may significantly contribute to building and maintaining competitive advantage of companies. It is therefore imperative to invest in research activities which will lead to innova-tive accomplishments that can be successfully patented. However, only a small portion of these patents will ever be commercialized in the form of a new product introduction or a patent license. The main purpose of this thesis is to examine various factors which might increase the commercialization potential of the patented inventions. We investigate the impact of collabo-ration patterns of inventors and also their various individual characteristics and the attributes related to their work on the commercialization potential of the inventions. While focusing on Canadian nanotechnology innovation ecosystem we exploit the data spanning 25 years of United States Patent Trademark Office (USPTO) patent documents. Based on the co-inventor-ship information captured in the patents the network of inventors’ collaborations is developed. To evaluate collaboration patterns of inventors the relevant structural properties assessing collaborative intensity and access to knowledge and ideas through the network are measured. Fur-thermore, various attributes and features of inventors related to their education, working expe-rience and to the characteristics of their workplace are collected via Google and LinkedIn. The statistical model assessing the impact of the various collaboration and individual characteristics of inventors on the commercialization potential of their inventions is then developed. The results show that those inventors who collaborate with higher number of other inventors and those who occupy more central positions in the collaboration network and thus enjoy an enhanced access to knowledge and ideas tend to produce inventions with higher commercialization potential. Moreover, the results also indicate that having graduate education in engineering and being employed in non-academic institution, especially in companies with lower number of employees are factors which may enhance the commercialization potential of the patented inventions as well.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».