Biopiracy of natural products and good bioprospecting practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biopiracy mainly focuses on the use of biological resources and/or knowledge of indigenous tribes or communities without allowing them to share the revenues generated out of economic exploitation or other non-monetary incentives associated with the resource/knowledge. METHODS: Based on collaborations of scientists from five continents, we have created a communication platform to discuss not only scientific topics, but also more general issues with social relevance. This platform was termed 'PhytCancer -Phytotherapy to Fight Cancer' (www.phyt-cancer.uni-mainz.de). As a starting point, we have chosen the topic "biopiracy", since we feel this is of pragmatic significance for scientists working with medicinal plants. RESULTS: It was argued that the patenting of herbs or natural products by pharmaceutical corporations disregarded the ownership of the knowledge possessed by the indigenous communities on how these substances worked. Despite numerous court decisions in U.S.A. and Europe, several international treaties, (e.g. from United Nations, World Health Organization, World Trade Organization, the African Unity and others), sharing of a rational set of benefits amongst producers (mainly pharmaceutical companies) and indigenous communities is yet a distant reality. In this paper, we present an overview of the legal frameworks, discuss some exemplary cases of biopiracy and bioprospecting as excellent forms of utilization of natural resources. CONCLUSIONS: We suggest certain perspectives, by which we as scientists, may contribute towards prevention of biopiracy and also to foster the fair utilization of natural resources. We discuss ways, in which the interests of indigenous people especially from developing countries can be secured.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,062 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,082 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».