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Record W4313656449 · doi:10.7769/gesec.v14i1.1503

Atividades empreendedoras em universidades: estudo de casos múltiplos em universidades paranaenses

2023· article· pt· W4313656449 on OpenAlexaff
Vivien Mariane Massaneiro Kaniak, Rivanda Meira Teixeira

Bibliographic record

VenueRevista de Gestão e Secretariado (Management and Administrative Professional Review) · 2023
Typearticle
Languagept
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicUniversity-Industry-Government Innovation Models
Canadian institutionsCascades (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

A universidade empreendedora é entendida como capaz de promover novas alternativas em sua comunidade, à medida que identifica novas oportunidades de empreendimentos que trazem impactos sociais e econômicos A literatura desenvolvida sobre o tema nas últimas décadas denota a preocupação dos pesquisadores em compreender o que pode ser feito para aperfeiçoar e impulsionar as universidades no desenvolvimento de atividades empreendedoras. Este estudo tem como pergunta norteadora central: como as universidades paranaenses desenvolvem atividades empreendedoras por meio de suas agências de inovação/NITs? Essas agências são de fundamental importância no suporte à criação e à transferência das tecnologias e no desenvolvimento de ações empreendedoras das universidades. Foi realizado um estudo qualitativo por meio da estratégia de estudo de casos múltiplos com sete universidades localizadas no Estado do Paraná e a análise dos casos permitiu a comparação das principais atividades empreendedoras desenvolvidas nas universidades. Esse estudo tem como contribuição teórica ampliar a compreensão de como as atividades empreendedoras desenvolvidas pelas agências de inovação/NITs nas universidades podem orientar a sua atuação para atender as demandas da sociedade e dos mercados. Além disso, novos insights sobre o tema podem levar gestores a assegurar vantagens que garantam a sustentabilidade da universidade e responder prontamente aos desafios.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.491
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.051
GPT teacher head0.305
Teacher spread0.254 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2023
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