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Enregistrement W2113774858 · doi:10.1111/pbi.12488

Freedom‐to‐operate analysis of a transgenic multivitamin corn variety

2015· article· en· W2113774858 sur OpenAlexaff
Daniela Zanga, Teresa Capell, Changfu Zhu, Paul Christou, Harry Thangaraj

Notice bibliographique

RevuePlant Biotechnology Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésVariety (cybernetics)CommercializationIntellectual propertyBiotechnologyBiologyProduction (economics)BusinessNatural resource economicsRisk analysis (engineering)MarketingLawEconomicsPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we explore the intellectual property (IP) landscape relevant to the production and commercialization of Carolight(™) , a transgenic multivitamin corn variety created on humanitarian grounds to address micronutrient deficiencies in low-and-middle-income countries. The successful production of this variety requires IP rights risk management because there is a strong protection on inventions and processes via patent portfolios in both developing and industrialized countries. The IP framework is complex, and specialist patent lawyers are usually employed to perform such analysis, but the costs cannot always be met by small, publicly funded projects. We report an alternative strategy, a do-it-yourself patent analysis, to produce a review with limited legal value that can nevertheless lay the foundations for a subsequent more in-depth professional freedom-to-operate opinion.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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