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Enregistrement W2997262097 · doi:10.22541/au.157263668.82068945

Questioning the Morality and the Benefits  of Patenting Plant Life: Multinational Pharmaceutical Corporations and Intellectual Property Rights Laws            

2019· dataset· en· W2997262097 sur OpenAlexaff
Erin MacDonald

Notice bibliographique

RevueAuthorea · 2019
Typedataset
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Property and Patents
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultinational corporationIntellectual propertyHumanityMoralityBusinessLaw and economicsCapitalismLawPolitical scienceEconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, I set out to illustrate that international intellectual property rights laws are immoral because they allow pharmaceutical corporations to steal and patent plants native to developing countries. I also aim to show how the patenting of drugs creates monopolies that make it difficult for the world’s poorest to access certain drugs, and how these laws promote the destruction of the environment. Disappointingly, the organizations in which the majority of society trusts with conservation efforts help multinational corporations to gain access to plants native to the global South. In return, they get funds from corporations that are currently using biotechnology and want to be viewed as a force for good. Additionally, I give solutions to these problems throughout this paper, but stress that these solutions are within the global capitalist framework and not able to create structural change. The world is currently in crisis mode due to the blatant exploitation of the environment by powerful multinationals, and if capitalism is not changed in drastic ways, it is likely that humanity will be changed in irreparable ways, due to the devastating effects of climate change.

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)0,015
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,007

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,096 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2019
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