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Banca de DEFESA: RAFAEL ANGELO SANTOS LEITE
31/05/2022 09:15


Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RAFAEL ANGELO SANTOS LEITE
DATA: 03/06/2022
HORA: 09:00
LOCAL: A DEFINIR
TÍTULO: MODELOS PARA DETERMINAR A PROBABILIDADE DE LICENCIAMENTOS DE PATENTES ACADÊMICAS
PALAVRAS-CHAVES: Propriedade Intelectual; Patentes; Qualidade de patente; Probabilidades de licenciamento
PÁGINAS: 122
GRANDE ÁREA: Outra
ÁREA: Multidisciplinar
RESUMO:

A maioria das patentes das Instituições de Ciência e Tecnologia (ICT) não é absorvida pelo mercado e, consequentemente, pela sociedade. Como não chegam ao mercado, essas patentes tornam-se custos crescentes (TABATA; DEGUCHI, 2015). Apesar do contexto de crescimento do empreendedorismo acadêmico no Brasil (DALMARCO; HULSINK; BLOIS, 2018), universidades e institutos podem estar protegendo tecnologias sem avaliar adequadamente seu potencial comercial (SOARES; TORKOMIAN; NAGANO, 2020). O processo de comercializar patentes para a indústria ocorre com a venda ou licenciamento dos seus direitos de propriedade intelectual e isso exige habilidades para determinar o valor desses direitos. Nesse contexto, o propósito deste projeto de tese foi identificar modelos para estimar probabilidades de licenciamento de patentes acadêmicas, bem como probabilidades dos Escritórios de Transferência de Tecnologia gerar receitas. Esta pesquisa tem como teorias de base a Visão Baseada nos Recursos (VBR), especificamente a Visão Baseada no Conhecimento (VBC), e a Teoria das Capacidades Dinâmicas, consubstanciada nas capacidades de gestão do conhecimento. Estas duas teorias dão suporte no relacionamento entre as variáveis analisadas. Além disso, os resultados foram relacionados com a teoria da diversificação de portfólios e com o prestígio/conhecimento influente. Os métodos de pesquisa foram escolhidos a partir de um visão pragmática, ou seja, conforme às suas necessidades e propósitos (CRESWELL, 2014). Os principais métodos empregados foram Revisão Sistemática de Literatura para identificar as principais variáveis de operacionalização do estudo, A Regressão Logística baseada na Estimativa de Máxima Verossimilhança (MLE) foi escolhida por ser a técnica adequada para estimar modelos de respostas binárias não lineares capazes de determinar as probabilidades de ocorrência de um determinado evento e Mineração de dados. A conclusão que emerge de nossos resultados é que as universidades, para obter mais licenças, devem aumentar seu know-how (expertise) em alguns campos tecnológicos, mantendo um nível razoável entre especialização e diversificação. Além disso, quanto maiores as citações recebidas (prestígio/reconhecimento) por uma universidade em um determinado campo tecnológico, maiores as probabilidades de licenciamento de patentes nesse campo tecnológico. Em termos de contribuições práticas, este estudo sugere que investimentos em determinados campos tecnológicos geram mais vantagens competitivas para a universidade e, portanto, mais sucessos tecnológicos, de acordo com a visão baseada no conhecimento e a capacidade de gestão do conhecimento.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1541859 - IRACEMA MACHADO DE ARAGAO
Externo à Instituição - JOSÉ PAULO JESUS RAINHO
Externo à Instituição - MARCUS VINICIUS DANTAS LINHARES
Externo à Instituição - MARIA EMILIA CAMARGO
Interno - 380.837.950-20 - SUZANA LEITAO RUSSO

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