論文の概要: Influence of cognitive, geographical, and collaborative proximity on
knowledge production of Canadian nanotechnology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02110v1
- Date: Thu, 3 Jun 2021 20:07:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-08 13:32:45.566496
- Title: Influence of cognitive, geographical, and collaborative proximity on
knowledge production of Canadian nanotechnology
- Title(参考訳): カナダナノテクノロジーの知識生産に及ぼす認知的・地理的・協調的近接の影響
- Authors: Elva Luz Crespo Neira and Ashkan Ebadi and Catherine Beaudry and
Andrea Schiffauerova
- Abstract要約: 研究と発明による知識生産が科学的・技術的発展の鍵となる。
カナダはナノテクノロジーの研究で主要な役割を担っていると報告されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.1529342790344802
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Incorporating existing knowledge is vital for innovating, discovering, and
generating new ideas. Knowledge production through research and invention is
the key to scientific and technological development. As an emerging technology,
nanotechnology has already proved its great potential for the global economy,
attracting considerable federal investments. Canada is reported as one of the
major players in producing nanotechnology research. In this paper, we focused
on the main drivers of knowledge production and diffusion by analyzing Canadian
nanotechnology researchers. We hypothesized that knowledge production in
Canadian nanotechnology is influenced by three key proximity factors, namely
cognitive, geographical, and collaborative. Using statistical analysis, social
network analysis, and machine learning techniques we comprehensively assessed
the influence of the proximity factors on academic knowledge production. Our
results not only prove a significant impact of the three key proximity factors
but also their predictive potential.
- Abstract(参考訳): 既存の知識を組み込むことは、新しいアイデアの革新、発見、生成に不可欠である。
研究と発明による知識生産は、科学と技術開発の鍵である。
ナノテクノロジーは新興技術として、既に世界経済に大きな可能性を証明しており、かなりの連邦投資を集めている。
カナダはナノテクノロジー研究の主要な企業の一つとして報告されている。
本稿では,カナダのナノテクノロジー研究者を解析し,知識生産と拡散の主要因に焦点を当てた。
カナダのナノテクノロジーにおける知識生産は、認知、地理的、協調的な3つの重要な近接要因に影響されていると仮定した。
統計的分析,ソーシャルネットワーク分析,機械学習技術を用いて,近接要因が学術知識生産に与える影響を総合的に評価した。
結果は,3つの重要な近接要因の有意な影響を示すだけでなく,その予測可能性も示す。
関連論文リスト
- Factory Operators' Perspectives on Cognitive Assistants for Knowledge Sharing: Challenges, Risks, and Impact on Work [51.78233291198334]
本研究では,工場における認知アシスタント(CA)の展開が現実世界に与える影響について検討した。
以上の結果から,CAは知識共有による効率向上の可能性を秘めているものの,職場監視に関する懸念ももたらしている。
本研究は, プライバシ, ナレッジコントリビューションの負担, 工場経営者と経営者の緊張感に対処することの重要性を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-30T11:08:27Z) - Measuring Technological Convergence in Encryption Technologies with
Proximity Indices: A Text Mining and Bibliometric Analysis using OpenAlex [46.3643544723237]
本研究は,サイバーセキュリティにおける新興技術間の技術的収束を明らかにする。
提案手法は,テキストマイニングとバイオロメトリ分析を統合し,技術的近接指標の定式化と予測を行う。
我々のケーススタディでは、ブロックチェーンと公開鍵暗号の間にかなりの収束が見られ、その近さが証明されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-03T20:03:03Z) - A Disruptive Research Playbook for Studying Disruptive Innovations [11.619658523864686]
本稿では、説得力があり社会的に関係のある研究課題を定式化するためのガイドを提供するための研究プレイブックを提案する。
私たちは、AIとAR/VRの2つの破壊的なテクノロジの影響を疑問視するために使用することができることを示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T19:13:36Z) - On the Opportunities of Green Computing: A Survey [80.21955522431168]
人工知能(AI)は数十年にわたり、技術と研究において大きな進歩を遂げてきた。
高いコンピューティングパワーの必要性は、より高い二酸化炭素排出量をもたらし、研究の公正性を損なう。
コンピューティングリソースの課題とAIの環境への影響に取り組むため、グリーンコンピューティングはホットな研究トピックとなっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T11:16:41Z) - DeepSpeed4Science Initiative: Enabling Large-Scale Scientific Discovery
through Sophisticated AI System Technologies [116.09762105379241]
DeepSpeed4Scienceは、AIシステム技術革新を通じてユニークな機能を構築することを目指している。
我々は、構造生物学研究における2つの重要なシステム課題に対処するために、DeepSpeed4Scienceで行った初期の進歩を紹介した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-06T22:05:15Z) - The Future of Fundamental Science Led by Generative Closed-Loop
Artificial Intelligence [67.70415658080121]
機械学習とAIの最近の進歩は、技術革新、製品開発、社会全体を破壊している。
AIは、科学的な実践とモデル発見のための高品質なデータの大規模なデータセットへのアクセスがより困難であるため、基礎科学にはあまり貢献していない。
ここでは、科学的な発見に対するAI駆動、自動化、クローズドループアプローチの側面を調査し、調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-09T21:16:56Z) - Towards Data-and Knowledge-Driven Artificial Intelligence: A Survey on Neuro-Symbolic Computing [73.0977635031713]
ニューラルシンボリック・コンピューティング(NeSy)は、人工知能(AI)の活発な研究領域である。
NeSyは、ニューラルネットワークにおける記号表現の推論と解釈可能性の利点と堅牢な学習の整合性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-28T04:38:10Z) - Research on Domain Information Mining and Theme Evolution of Scientific
Papers [5.747583451398117]
学際的な研究成果は次第に新たなフロンティア研究の方向性になりつつある。
研究者を支援するために、膨大な数の科学論文を効果的に活用する方法は、課題になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-18T14:36:17Z) - Accurate Portraits of Scientific Resources and Knowledge Service
Components [18.014902048632912]
科学と技術資源の主体は、学術的なスタイルの資源や、論文、特許、著者、研究機関などの実体から成り立っている。
資源間の豊富な関係ネットワークがあり、そこから大量の最先端の科学的・技術的情報を採掘することができる。
科学的・技術的資源の完全かつ正確な表現を構築する方法は緊急の問題である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-11T06:03:29Z) - Skills-based on technological knowledge in the digital economy activity [0.0]
本研究は、ブラジルのミナスジェライスの7つの小地域を網羅し、89の自治体で69%の都市人口と31%の農村部を対象としている。
使用されるデータは、ブラジル政府の公開リポジトリで得られた4,361の観測結果からなり、パネルデータにまとめられ、部分最小二乗、微小領域空間回帰、機械学習による識別パターンを用いて分析された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-02T19:03:53Z) - Technological impact of biomedical research: the role of basicness and
novelty [2.741266294612776]
1980年から1999年にかけて発行された380万件の論文のコーパスを用いて、基礎的な科学論文や新しい論文が直接の技術的影響をもたらす可能性が著しく高いことを発見した。
技術的な影響のある論文に限定するさらなる分析は、基礎科学と新科学がより多くの特許を引用し、より短いタイムラグを経験し、より広い技術分野に影響を及ぼすことを明らかにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-03T18:31:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。