Innovation & intellectual property: collaborative dynamics in Africa
Notice bibliographique
Résumé
In the global knowledge economy, intellectual property (IP) rights – and the innovations they are meant to spur – are important determinants of progress. But what does this mean for the nations of Africa? One view is that strong IP protection can facilitate innovation in African settings. Others say that existing IP systems are simply not suited to the realities of African innovators.This edited volume, based on case studies and evidence collected through research across nine countries in Africa, sheds light on the complex relationships between innovation and IP. It covers findings from Egypt, Nigeria, Ghana, Ethiopia, Uganda, Kenya, Mozambique, Botswana and South Africa, across multiple sites of innovation and creativity including music, leather goods, textiles, cocoa, coffee, auto parts, traditional medicine, book publishing, biofuels and university research. Various forms of IP protection are explored: copyrights, patents, trademarks, geographical indications and trade secrets, as well as traditional and informal mechanisms of knowledge governance.The picture that emerges from the research is one in which innovators in diverse African settings share a common appreciation for collaboration and openness. And thus, when African innovators seek to collaborate, they are likely to be best-served by IP approaches that balance protection of creative, innovative ideas with information-sharing and open access to knowledge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».