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Enregistrement W2253379146 · doi:10.1101/cshperspect.a024489

Protecting Trade Secrets in Canada

2015· review· en· W2253379146 sur OpenAlexaboutno aff
Noel Courage, Janice Calzavara

Notice bibliographique

RevueCold Spring Harbor Perspectives in Medicine · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Property and Patents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual propertyTrade secretBusinessPublic domainKey (lock)Computer securityInternet privacyProperty (philosophy)CommerceLaw and economicsComputer scienceEconomicsLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patents in the life sciences industries are a key form of intellectual property (IP), particularly for products such as brand-name drugs and medical devices.However, trade secrets can also be a useful tool for many types of innovations.In appropriate cases, trade secrets can offer long-term protection of IP for a lower financial cost than patenting.This type of protection must be approached with caution as there is little room for error when protecting a trade secret.Strong agreements and scrupulous security can help to protect the secret.Once a trade secret is disclosed to the public, it cannot be restored as the owner's property; however, if the information is kept from the public domain, the owner can have a property right of unlimited duration in the information.In some situations patents and trade secrets may be used cooperatively to protect innovation, particularly for manufacturing processes.A trade secret is an intellectual property (IP) 1 asset based on special types of proprietary confidential information.2 Trade secrets are commonly used in innovative industries, and this article focuses on the life sciences industry, such as biotechnology, pharmaceutical, and medical device companies.Trade secrets encompass many areas, such as product secrets (e.g., chemical formulas), technological processes, strategic business information (e.g., customer lists), and specialized compilations of information.3 For example, trade secrets may include processes of synthesizing pharmaceuti-cals, fermentation processes for production of biologics, manufacturing processes for medical devices, or diagnostic service laboratory methodologies.In the agricultural biotechnology and food processing industries, there may be trade secrets around the selection, growing, and factory processing of foods.Trade secret IP rights are under provincial jurisdiction, 4 which is in contrast to most other types of IP in Canada, such as patents, trademarks, and copyrights, that are created by federal statutes.No Canadian province has a uniform trade secrets statute of the type adopted by most U.S. states.Instead, general principles of trade secret law have been set by the Supreme

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,292
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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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