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Enregistrement W1892605819 · doi:10.1093/jiplp/jpv095

Multiple patent challenges in the USA, Canada, France and the UK

2015· article· en· W1892605819 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher Stothers, Jennifer Sklenar, Marc Cohn, Philippe Oudinot

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Property Law & Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Property and Patents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatent infringementPatent trollPolitical scienceLaw and economicsPatent lawBusinessLawEconomicsIntellectual property

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many jurisdictions permit multiple challenges to the validity of a patent, including parallel proceedings in patent offices and in the courts. This has led to a number of questions about their interplay and which decisions take priority. Several jurisdictions have begun deciding on these issues, including the United Kingdom, Canada, France and particularly the United States, where they are now likely to arise more frequently due to the increased use of parallel proceedings prompted by the America Invents Act (AIA). Courts have not applied a uniform approach to deciding these issues, but seem to regard timing and party identity as relevant. These decisions underscore the need to coordinate the strategy and, where possible, the timing of parallel proceedings. The decisions have also shown that patent challengers, who typically stand a better chance of prevailing on validity challenges in patent offices, will be well served by seeking an early stay of infringement proceedings or at least ensuring that those proceedings are not finally determined before the outcome of the validity challenge. Both patentees and potential infringers will need to understand and implement strategies that account for this evolving law. Continuing developments can be expected both in the United States, due to the AIA, and in Europe with the proposed Unified Patent Litigation System, which is expected to enter into force in the next few years.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0220,012
Communication savante0,0250,007
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0160,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,247
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,002 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2015
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