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Enregistrement W2141617407 · doi:10.1186/1744-8603-1-17

TRIPS, the Doha Declaration and increasing access to medicines: policy options for Ghana

2005· article· en· W2141617407 sur OpenAlexaff
JC Cohen, Martha Gyansa‐Lutterodt, Kwasi Torpey, LC Esmail, G Kurokawa

Notice bibliographique

RevueGlobalization and Health · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Property and Patents
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDepartment for International Development
Mots-clésTRIPS architectureDeclarationDeveloping countryTRIPS AgreementIntellectual propertyContext (archaeology)Economic growthPopulationPublic healthInternational tradeHealth policyBusinessMedicineEconomicsPolitical scienceLawEnvironmental healthHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are acute disparities in pharmaceutical access between developing and industrialized countries. Developing countries make up approximately 80% of the world's population but only represent approximately 20% of global pharmaceutical consumption. Among the many barriers to drug access are the potential consequences of the Trade Related Aspects of Intellectual Property Rights (TRIPS) Agreement. Many developing countries have recently modified their patent laws to conform to the TRIPS standards, given the 2005 deadline for developing countries. Safeguards to protect public health have been incorporated into the TRIPS Agreement; however, in practice governments may be reluctant to exercise such rights given concern about the international trade and political ramifications. The Doha Declaration and the recent Decision on the Implementation of Paragraph 6 of the Doha Declaration on the TRIPS Agreement and Public Health may provide more freedom for developing countries in using these safeguards. This paper focuses on Ghana, a developing country that recently changed its patent laws to conform to TRIPS standards. We examine Ghana's patent law changes in the context of the Doha Declaration and assess their meaning for access to drugs of its population. We discuss new and existing barriers, as well as possible solutions, to provide policy-makers with lessons learned from the Ghanaian experience.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0100,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,001

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,148 · 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.

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

Citations30
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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