MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2235489675 · doi:10.3386/w20269

Patents and Cumulative Innovation: Causal Evidence from the Courts

2014· preprint· en· W2235489675 sur OpenAlexafffund
Alberto Galasso, Mark Schankerman

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2014
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInnovation Policy and R&D
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaLondon School of Economics and Political Science
Mots-clésCumulative effectsBusinessEconometricsPsychologyEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cumulative innovation is central to economic growth.Do patent rights facilitate or impede follow-on innovation?We study the causal effect of removing patent rights by court invalidation on subsequent research related to the focal patent, as measured by later citations.We exploit random allocation of judges at the U.S. Court of Appeals for the Federal Circuit to control for endogeneity of patent invalidation.Patent invalidation leads to a 50 percent increase in citations to the focal patent, on average, but the impact is heterogeneous and depends on characteristics of the bargaining environment.Patent rights block downstream innovation in computers, electronics and medical instruments, but not in drugs, chemicals or mechanical technologies.Moreover, the effect is entirely driven by invalidation of patents owned by large patentees that triggers more follow-on innovation by small firms.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,598
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,093 · 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'étudeObservationnel
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

Citations41
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNational Bureau of Economic ResearchMême sujetInnovation Policy and R&DTravaux en français237 207