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Enregistrement W2103664762 · doi:10.1111/j.1748-720x.2009.00365.x

An Economic Justification for Open Access to Essential Medicine Patents in Developing Countries

2009· article· en· W2103664762 sur OpenAlexaff
Sean Flynn, Aidan Hollis

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Law Medicine & Ethics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Property and Patents
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonopolyIncentiveDeveloping countryDeadweight lossMarket powerProfit (economics)EconomicsPrice discriminationBusinessPublic economicsWelfareInternational economicsIndustrial organizationMarket economyMicroeconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper offers an economic rationale for compulsory licensing of needed medicines in developing countries. The patent system is based on a trade-off between the "deadweight losses" caused by market power and the incentive to innovate created by increased profits from monopoly pricing during the period of the patent. However, markets for essential medicines under patent in developing countries with high income inequality are characterized by highly convex demand curves, producing large deadweight losses relative to potential profits when monopoly firms exercise profit-maximizing pricing strategies. As a result, these markets are systematically ill-suited to exclusive marketing rights, a problem which can be corrected through compulsory licensing. Open licenses that permit any qualified firm to supply the market on the same terms, such as may be available under licenses of right or essential facility legal standards, can be used to mitigate the negative effects of government-granted patents, thereby increasing overall social welfare.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,449
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,017 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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