ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Akademicki spin off. Wiedza, zasoby i ścieżki rozwoju Paweł Głodek

Autor:
Paweł Głodek
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
308
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment

Ebook

darmowy

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Akademickie spin offy to przedsiębiorstwa tworzone przez byłych lub obecnych pracowników instytucji naukowych iwykorzystujące elementy wiedzy naukowej do budowy swojej oferty rynkowej. Stanowią ważny składnik nowoczesnej gospodarki, tworząc jeden z kanałów transferu wiedzy naukowej do praktyki.

W publikacji zaprezentowano akademickie spin offy przez pryzmat intensywności wykorzystywania wiedzy naukowej i biznesowej, analizując konfigurację ich zasobów oraz strukturę oferty rynkowej. Dzięki wywiadom przeprowadzonym przez autora z właścicielami akademickich spin offów możliwe było przedstawienie tej zbiorowości w sposób realistyczny i odzwierciedlający różnorodność jej zachowań. W monografii zaproponowano kategoryzację akademickich spin offów, dokonano szczegółowego opisu i analizy każdej z kategorii oraz przedstawiono typowe ścieżki rozwojowe.

Uzyskany obraz akademickich spin offów jest daleki od wizerunku szybko rozwijających się na skalę globalną firm wywodzących się z wiodących uczelni światowych. Ukazuje on jednak złożoność postaw przedsiębiorców i ich działań. Wskazuje na zachodzące procesy uczenia się oraz pozyskiwania wiedzy z zewnątrz, a także na powiązanie wykorzystania wiedzy z procesem przedsiębiorczym.

Wybrane bestsellery

Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
0,00 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.