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Enregistrement W2059291603 · doi:10.1177/097172181001600201

Bioprospecting and Commercialisation of Biological Resources by Indigenous Communities in India

2011· article· en· W2059291603 sur OpenAlexaff
Maria-Costanza Torri

Notice bibliographique

RevueScience Technology and Society · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiotechnology and Related Fields
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioprospectingTraditional knowledgeGrassrootsIndigenousEthnomedicineLivelihoodIntellectual propertyEmpowermentBusinessPolitical scienceSociology of scientific knowledgePublic relationsSociologySocial scienceEcologyBiologyAgricultureLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional or indigenous science (IS) relates to both the science knowledge of long-resident, usually oral culture peoples, as well as the science knowledge of all peoples who as participants in culture are affected by the worldview and relativist interests of their home communities. Traditional science (TS) has been recognised only lately in Western science as a valuable source of products and treatments for health care. As a consequence, diverse components of IS have been appropriated under intellectual property rights (IPRs) by researchers and commercial enterprises, without any significant compensation to the knowledge’s creators or holders. This paper investigates whether novel forms of commercial uses of biodiversity and associated knowledge carried out by indigenous communities are possible. This understanding will be gained through the examination of the Indian Gram Mooligai Company Limited (GMCL), a community-based enterprise composed of women, which produces and commercialises phytomedicines using the local ethnomedicine knowledge. The paper aims to shows how an alternative representation of bioprospecting at the grassroots level can be an instrument to enhancing the local livelihoods of communities and promoting their empowerment and capacity building. The results show that positive outcomes of this innovative form of participative bioprospecting initiative are evident but that challenges remain.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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