Genetic Resources and Traditional Knowledge: Case Studies and Conflicting Interests
Notice bibliographique
Résumé
This fascinating study describes efforts to define and protect traditional knowledge and the associated issues of access to genetic resources, from the negotiation of the Convention on Biological Diversity to The Declaration on the Rights of Indigenous Peoples and the Nagoya Protocol. Drawing on the expertise of local specialists from around the globe, the chapters judiciously mix theory and empirical evidence to provide a deep and convincing understanding of traditional knowledge, innovation, access to genetic resources, and benefit sharing.Because traditional knowledge was understood in early negotiations to be subject to a property rights framework, these often became bogged down due to differing views on the rights involved. New models, developed around the notion of distributive justice and self-determination, are now gaining favor. This book suggests – through a discussion of theory and contemporary case studies from Brazil, India, Kenya and Canada – that a focus on distributive justice best advances the interests of indigenous peoples while also fostering scientific innovation in both developed and developing countries.Comprehensive as well as nuanced, Genetic Resources and Traditional Knowledge will be of great interest to scholars and students of law, political science, anthropology and geography. National and international policymakers and those interested in the environment, indigenous peoples’ rights and innovation will find the book an enlightening resource.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».