Notice bibliographique
Résumé
The currently funding institutes such as banks are hesitated to undertake the pledging business on intellectual property, it could be due to the lacking confidence on intellectual property or the overestimation of the high uncertainty of intellectual property, the inefficiency to cash out the pledged intellectual property assets etc.. In this article, the previous cases on intellectual property securitization worldwide were studied, in addition, the issues and suggestions for the future legislation are reviewed, and the adoption of the current finance asset securitization is discussed. My personal suggestions on securitization legislation for biomedical patent are stated and specifically explained the protection mechanism. Considering the characters of biomedical patent (such as the huge investments on equipments, long research period, complicated clinical trials and procedures, strict medicinal laws on manufactures and sales certificates approval, marketing and advertisement regulations etc.), parties involved in the securitization mechanism will not risk their qualified patents for the short term cash flow, which means lower opportunities on fraud or conspiracy comparing to the financial assets securitization. The overseas fund raising and guarantee institutes were presented. Sincerely hope this article shall contribute to the future legislation on intellectual property securitization, starting with biomedical patent securitization. Key words: Intellectual property; Securitization; Fund raising; Asset transfer; Biomedical patent
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».