Patents and Pharmaceutical R&D: Consolidating Private-Public Partnership Approach to Global Public Health Crises
Notice bibliographique
Résumé
Intellectual property (IP) is a reward and incentive market-driven mechanism for fostering innovation and creativity. The underlying, but disputed, assumption to this logic is that without IP, the wheel of innovation and inventiveness may grind to a halt or spin at a lower and unhelpful pace. This conventional justification of IP enjoys, perhaps, greater empirical credibility with the patent regime than with other regimes. Despite the inconclusive role of patents as a stimulant for research and development (R&D), special exception is given to patent’s positive impact on innovation and inventiveness in the pharmaceutical sector. This article focuses on that sector and links the palpable disconnect between the current pharmaceutical R&D agenda and global public health crises, especially access to drugs for needy populations, to a flaw in the reward and incentive theory of the patent system. It proposes a creative access model to the benefits of pharmaceutical research by pointing in the direction of a global treaty to empower and institutionalize private-public partnerships in health care provisions. Such a regime would restore balance in the global IP system that presently undermines the public-regarding considerations in IP jurisprudence.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».