Intellectual Property Rights in Agriculture and the Interests of Asian‐Pacific Economies
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes recent and ongoing processes of technological change in agriculture, which has become a highly R&D‐intensive sector in many countries of the Asia‐Pacific region. It also considers the role of various forms of intellectual property rights (IPRs) in promoting such technological changes and in affecting their diffusion through the region. A central part of the discussion is a review of how these various IPRs operate and are protected in major economies of the region. There is an assessment of the economic interests of key countries, including the United States, Canada, Australia, China, Japan and the Republic of Korea, in global and regional policy evolution in agricultural IPRs. These interests are a mix of comparative advantage in farming, which is quite distinctive among these countries, and the technological basis of production, which is more convergent. A review of available measures of innovation in the region suggests that all of these economies are active in developing new agricultural technologies, although there is considerable specialisation in the types of processes developed. Given this mix of divergence in comparative costs and convergence in technology interests, it is difficult to describe sharply the preferences these economies may have in continued globalisation of agricultural IPRs. However, the analysis points to some areas in which countries may continue to specialise – thereby retaining the ability to remain in specific areas of farming – and other fields in which international collaboration may be sensible.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».