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Enregistrement W7071810150

University-SME Collaboration and Open Innovation: Intellectual-Property Management Tools and the Roles of Intermediaries

2013· article· en· W7071810150 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntermediaryOrder (exchange)Government (linguistics)Open innovationIntermediationIntellectual propertyBest practiceSet (abstract data type)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2009, the Conseil de la science et de la technologie du Québec (CST) made 13 recommendations to the Government of Quebec in order to shift innovative actors towards open-innovation practices adapted to the province's context: diversified economic sectors, a majority of small and medium-sized enterprises (SMEs), public universities, etc. Among these recommendations are: i) to set up flexible mechanisms to promote research collaboration between public-private sectors such as universities and SMEs, and ii) to optimize intermediation bodies’ contribution to establish open-innovation practices. Furthermore, the lack of adequate understanding and tools for the management of intellectual property (IP) was identified as a major inhibitor of open-innovation practices, to which actors should pay specific attention. In this article, we present results and recommendations from a field study focused on two groups of actors: i) companies involved in collaborative innovation and ii) intermediary agents enabling innovation and technology transfer. Our first goal was to shed some light on factors that facilitate open innovation through improved university-enterprise collaborations and, more importantly, that attempt to overcome the irritants related to IP management. Our second goal was to analyze the roles of diverse intermediaries in the fostering of successful collaborations between universities and SMEs. Our study yielded three findings: i) SMEs do not care about understanding and improving their capabilities about IP and are not equipped with adequate tools and best practices for managing IP and for managing the overall collaborative mechanisms in general; ii) this gap in preparation for open innovation is persistent, since even the intermediaries, whose role is to guide SMEs in university-enterprise collaborations, suffer themselves from the lack of appropriate IP transfer and sharing tools, and do not perceive the need to offer better support in this regard; and iii) overall, current IP-transfer and collaboration-management tools are not sophisticated enough to provide appropriate support for the implementation of open innovation, by which we mean more open and collaborative innovation in the context of university-enterprise collaborations.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0080,014
Communication savante0,0240,020
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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