The Right to Benefit from Science and Its Implications for Genomic Data Sharing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The right to benefit from science and its applications is one of the least studied, discussed and applied human rights. In the current time of globalization, characterized by the rapid advancement of science and its technological applications, as well as by increased flows of scientific data, there is a growing need to fully awaken the right of everyone to enjoy the benefits of science. This would enable science to better serve the humanitarian purposes of the law as well as foster scientific and technological development through data sharing. This article contributes to the awakening of the right by exploring it doctrinally with the aim of ascertaining its normative content by reference to the preparatory works of Article 15 of the International Covenant on Economic, Social and Cultural Rights and, especially, the subsequent state practice in its application. Based on the evidence, it will be argued that, today, the right to benefit from science has two aspects – first, the right to access scientific knowledge and information and, second, the right to benefit from scientific applications. It will be shown that the first aspect of the right is increasingly reflected in the practice of states and international organizations and has important implications for the regulation and sharing of big genomic data.
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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 | 0,036 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,062 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».