Processo de transferência de tecnologia entre universidade-indústria por intermédio dos núcleos de inovação tecnológica
Bibliographic record
Abstract
Esta pesquisa tem como objetivo geral analisar o processo de transferência de tecnologia entre Universidade-Indústria nos NITs das universidades públicas do Estado do Paraná, bem como analisar o fluxo da transferência de tecnologia do Brasil. A metodologia caracterizou-se como exploratória e descritiva, sendo constituída como aplicada, sendo realizado um estudo de caso em um dos NITs pesquisados. No primeiro momento foram coletados dados no Instituto Nacional de Propriedade Industrial (INPI), no Banco Central do Brasil (BACEN), e nos Diretórios dos Grupos de Pesquisa do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). Posteriormente foram pesquisados os NITs do Estado do Paraná através do Octógono da Inovação e questionários semi-estruturados elaborados para coleta de dados. O Brasil vem recebendo tecnologias de grandes potências econômicas como Estados Unidos, Alemanha, Japão, França, Itália, Reino Unido, Suíça, Canadá e Espanha, tendo um considerável aumento neste período mesmo depois do início da crise econômica em 2008. Ao passo que também exportou mais tecnologias do que importou nos últimos 12 anos. As barreiras de cooperação entre universidade-indústria ainda são muito presentes, atualmente existem 27.523 grupos de pesquisa em todas as áreas do conhecimento, mas somente 0,31% desenvolvem atividades relacionadas com transferência de tecnologia, e 58% não estabelecem relações com indústria. Por meio do diagnostico da ferramenta octógono da inovação foi possível verificar os cenários dos núcleos de inovação tecnologia das universidades publicas do Estado do Paraná. Foi possível identificar que os núcleos tem uma equipe de profissionais com excelente nível de capacitação e com diferentes áreas de formação, porém com dificuldades para estabelecer relacionamentos internos entre seus membros e demais professores e grupos de pesquisa da universidade. E também, encontram dificuldades para desenvolver os pontos externos, compreendendo no estabelecimento de novas redes de pesquisadores, estudantes, outras universidades e até mesmo lideranças no setor produtivo para gerar e refinar novas ideias, e possuem processos internos falhos. Dos cinco núcleos pesquisados, apenas o NIT 1 obteve melhores pontuações, o que elevou a ser o melhor núcleo do Estado. Por meio da pesquisa, verificou-se que o NIT 1 estuda e implementa mecanismos que transformam conhecimento em inovação, o trabalho realizado pelo núcleo visa contribuir para o desenvolvimento científico, tecnológico e socioeconômico da sociedade brasileira. Contudo, a oferta de tecnologia deve depender excepcionalmente do processo de difusão tecnológica, da adoção de tecnologia pela sociedade por meio do aprendizado contínuo, possibilitando incremento no desempenho de serviços, processos e produtos produzidos no mercado.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".