Analysis of collaboration between companies in the cosmetics sector: a study based on patents
Notice bibliographique
Résumé
A análise das redes sociais é de crucial importância para o entendimento de diversos fenômenos organizacionais dentre eles, podemos destacar a busca das redes de cooperação entre empresas e outras instituições, ajudando os pesquisadores a compreenderem melhor como a empresa se relaciona e busca inovação por meio de agentes externos. Para esta pesquisa foram escolhidas as 5 maiores indústrias do setor de cosméticos, que tem como seu core business a divisão de cosméticos. A partir das bases de patentes a análise de redes sociais (ARS), foram lançadas mão para buscar compreender e analisar como a colaboração acontece nessas organizações. O período de analise compreendo os anos de 1998 até 2017 de todas as unidades que integram as corporações em estudo, utilizou-se o banco de dados de patentes Derwent Innovation da Clarivate Analytics, agrupando as patentes em famílias (INPADOC) e seus respectivos depositantes. A escolha de indústria de cosméticos, deve-se ao fato que a mesma é responsável por mais de 195 bilhões de dólares de faturamento segundo estudos publicados pela Statista (2018), e de intensa movimentação por inovação e diferenciais tecnológicos. Destaca-se que embora existam várias pessoas físicas como co-titulares de todas as organizações, elas não foram consideradas neste estudo em razão de focarmos nas colaborações interorganizacionais. Foram encontradas três diferentes classificações das empresas quanto a sua colaboração e depósito de patentes: Alone `n forward: empresas de intensa atividade que não colaboram; Share to Grow: empresas de intensa atividade patentária e com alto índice de colaboração e por fim, GTM (Go-to-Market), empresas de baixa atividade de proteção das tecnologias e com maior foco em distribuição e marketing
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».