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Enregistrement W1132858255 · doi:10.1017/cbo9781107707207.005

An Overview of the Agreement

2014· book-chapter· en· W1132858255 sur OpenAlexaboutno aff
Frederick M. Abbott

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and International Law Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgreementPhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The Anti-Counterfeiting Trade Agreement (ACTA) is a signed international agreement that is pending ratification and entry into force. Signature and initial membership are limited to the group of countries which participated in its negotiation, and others that may be agreed to by consensus. The negotiating participants are the member states of the European Union (EU) as well as Australia, Canada, Japan, South Korea, Mexico, Morocco, New Zealand, Singapore, Switzerland and the United States. Negotiation of ACTA provoked controversy from the outset. Proponents characterised it as an exercise needed to address an ongoing threat to the interests of intellectual property right (IPR) owners, as well as to defend the public against risks posed by goods coming from unreliable sources. Opponents portrayed ACTA negotiations as driven by IPR holder groups intent on moving their high-protection agenda away from multilateral institutions towards a more hospitable forum. In the multilateral organisations, a range of interested groups participate in negotiations, and the results should appropriately balance legitimate interests (if common ground can be found). The ACTA negotiating forum, by way of contrast, was predisposed to favour particular IPR holder objectives. The initially proposed ACTA texts threatened to create an international trade and technology transfer environment, including in digital space, with serious obstacles to access for important public goods, including medicines and information. Proposed criminalisation measures were unbalanced. Ultimately, a number of the most troublesome elements of the initial proposals were dropped, alleviating some of the most pressing worries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0710,034

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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