Notice bibliographique
Résumé
Mr. Burk illustrates that federal courts have diverged along industry-specific paths when deciding patent cases. Burk highlights courts' disparate treatment of the biotechnology and computer software industries within the uniform patent statute. Due to industries' differing requirements for innovation and development, Professor Burk argues that the currently general patent statute and its incentive to innovate may be improved by tailoring it to specific industries. Burk creates a dialogue on what kinds of statutory schemes promote innovation. Citing the Supreme Court's statement in Diamond v. Chakrabarty that the patent statute is meant to cover anything under the sun made by man, Burk explains that courts are responsible for applying the patent statute to all new kinds of technology that Congress could not have fully anticipated when it passed the statute. Burk compares the U.S. approach to that of Canada, where certain new technologies will not be covered by its patent statute unless Parliament affirmatively legislates the matters. Essentially, Burk asks, what statutory scheme best promotes innovation? The author agrees with Chakrabarty in that the judiciary is the best place for this industry-specific tailoring to take place. Courts already use different policy levers in patent law, such as the obviousness and disclosure standards, to tailor to each industry. Professor Burk suggests that courts make more calculated uses of these tools to better promote innovation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,034 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».