Intellectual property in entomology: Analysis and perspective on recent trends in global patent publications
Notice bibliographique
Résumé
Intellectual property (IP) is an important consideration for entomological research and provides a means to capture value from new discoveries. Herein, we describe an analysis of more than 26 000 patent publications from 2007-2017 related to the field of entomology. These patents were divided among 8000 patent assignees; however, only 5% of the assignees had ≥10 patents. Corporations accounted for the largest share of patents (59%), with individuals (20%), academic institutions (17%) and government organizations (4%) making up the remaining segments. From 2007-2017 the number of entomological patents increased by 400%, with the largest number being from China. However, unlike patents from Europe, Japan or the US, which target a range of countries, the Chinese patents almost exclusively focus on China. Among the array of subjects covered are transgenic insects and plants, repellents, recombinant insect cells, with the highest proportion of patents focused on insecticides (39%), followed by insecticide mixtures (27%) and formulations (21%). The top 30 patent assignees included companies/institutions from China (18), Europe (3), Japan (6) and the US (3). Among the top 12 entities, IP from the US assignees was distributed across insecticides, mixtures and insecticidal traits while those from China were more focused on mixtures. However, given expanding IP numbers from China it is expected that in the future there will be a greater impact on new insecticides and related technologies. © 2020 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».