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Enregistrement W2253036634

Open Source Approaches in Biotechnology: Utopia Revisited

2006· article· en· W2253036634 sur OpenAlexaff
Yann Joly

Notice bibliographique

RevueMaine law review · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInefficiencyArgument (complex analysis)Field (mathematics)Open sourceCriticismOpen innovationManagement scienceBusinessBiotechnologyEconomicsComputer sciencePolitical scienceMarketingLawBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tracing its origin to Greek antiquity, intellectual property has become an institution in modern legal systems worldwide. This growing importance of intellectual property was confirmed with the 1994 adoption of the Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights Agreement by the World Trade Organization (WTO), which harmonized the rules of intellectual property amongst the various members of the international community on the model of developed countries. However enshrined in the legal tradition, intellectual property law has also had its share of detractors and has recently come under severe criticism. The exercise of intellectual property rights in such diverse fields of creation as music, information technology, and biotechnology has met with intense opposition from a growing number of detractors. In the field of biotechnology, the critique has become important enough to arouse the attention of a number of legislative bodies and propel the creation of an important corpus of normative documents (recommendations, position statements, declarations, etc.). Surprisingly, this legislative outburst, aimed at correcting certain deficiencies of the patent system, was driven by a number of theoretical hypotheses that were unconfirmed by the available evidence. Various solutions have been proposed in these normative documents to palliate certain presumed failings of the patent system: compulsory licenses, adoption of moratoria on gene patents, parallel imports, and more restrictive evaluation of patent applications. Alongside these policy solutions, the use of cooperative strategies to facilitate the use of patented inventions has become a particularly popular alternative in academia. It has been suggested that cooperative strategies-such as open source, patent pools, and defensive publication-could correct the inadequacies generated by the application of the patent system to biotechnological inventions without requiring a major change in current intellectual property laws. Thus, the main justification invoked in favor of the introduction of open source approaches in biotechnology is that it would remedy the various failings of the patent system. The numerous articles discussing these approaches all follow a similar structure. The author usually begins by discussing the idyllic culture of open science that is said to have prevailed in the pre-1980 academic biomedical research field, and expresses his or her regret at the recent commercialization of academia and its adverse effect on fundamental research. He or she then advances his or her central argument in favor of open source as a solution to the possible existence of an “anticommons effect” in biomedical research that could slow down or possibly immobilize the progress of science. After reassuring readers that the introduction of open source approaches would likely prevent such a catastrophic scenario, the article ends on a positive note by evasively mentioning some of the more intrinsic benefits of these approaches. It is not necessarily prudent for proponents of cooperative strategies to use, as a central part of their argumentation, a negative discourse that focuses largely on hypothetical risks unsubstantiated by the available empirical evidence. A better strategy would be to identify and promote the wealth of intrinsic benefits associated with these strategies in order to keep them attractive, independent from any evaluation of the patent system.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,276 · 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'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

Citations6
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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