Legal and Economic Strategies for International Intellectual Property Protection: The Case of Software
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT. Intellectual property is an important asset for business and society. In 1998, the worldwide software market was estimated at $135 billion. Piracy, however, is reducing profits, innovation, investment, and tax revenues. In order to curb piracy, international intellectual property protection must be improved. This paper analyzes the Trade Related Intellectual Property Rights Agreement and the World Intellectual Property Organization. It also examines other methods of intellectual property protection, including arbitration, Digital Rights Management Systems, and price discrimination. Evidence suggests that optimal protection includes a mixture of international laws, pricing strategies, and governmental intervention. I. The Importance of Intellectual Property Rights Intellectual property is an increasingly important asset for businesses and society as a whole. It is a key element in the globalization and growth of the world economy. Software is a key component of this growth. In 1998, the worldwide software market was estimated at $135 billion. The United States captured seventy percent of global software sales [Gopal and Sanders, 2000, para. 1]. Piracy, however, is an increasing problem for the software industry. Not only is piracy wrong from a moral standpoint, but it also diminishes revenues and reduces incentives for investment in research and development. Software piracy is responsible for lost jobs, wages, and tax revenues. It also creates a potential barrier to success for software startups around the globe. According to the Software Publishers Association, piracy losses for the worldwide software industry topped $12.2 billion in 1999, for a cumulative total of $59.2 billion lost over the preceding five years. Losses were greatest in the United States and Canada, where they exceeded $3.6 billion [Software Protection Agency Report, 2000, para. 1]. Intellectual property protection will not only curb the software industry’s monetary losses, but it will also help society in the long run by enabling growth. Incentives for innovation will rise as innovators are rewarded for their creativity. Investors in research and development will also experience decreased risk as private property rights are enforced.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».