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Enregistrement W3025907297 · doi:10.11575/prism/37818

An Examination of Intellectual Property Transfers to Third Party Entities at Publicly Funded Canadian Universities

2019· article· en· W3025907297 sur OpenAlexaboutno aff
Jared T. Brown

Notice bibliographique

RevueUniversity of Calgary · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInnovation Policy and R&D
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual propertyBusinessProperty (philosophy)Political sciencePublic relationsPublic administrationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian universities make important contributions to public knowledge through their research efforts and the dissemination of their findings. Often, university researchers collaborate with partners in industry to achieve mutually beneficial goals. However, there is no cohesive federal policy for how these partnerships are negotiated, despite the risk of losing research and intellectual property from publicly funded universities to third-party entities. Intellectual property (IP) and espionage are both key concepts in the issue of ensuring university research is used for the benefit of Canadians, and not for the benefit of foreign entities. Intellectual property is any ideas generated that can lead to a new invention, process or improvement of a current system. IP developed for industrial purposes is the focus of this capstone. Protecting IP is an important component of economic success for a nation, and espionage can be the cause of lost IP. There is evidence that some research partnerships undertaken between Canadian universities and third-party entities are acts of economic and industrial espionage. Canada lacks a strong legal structure to combat theft of intellectual property, despite the thefts resulting in billions of dollars lost every year. Research partnerships between universities and third parties are negotiated on a case-by-case basis, and often result in the third-party retaining the intellectual property rights. There are several recorded cases of Canadian researchers developing new products or processes, but the innovations end up with an American or Chinese based company. NSERC Alliance grants have weak criteria that can result in federally funded research benefitting foreign actors instead of benefiting Canadians. There are several different models of intellectual property policies at Canadian universities. The University of Waterloo is considered one of Canada’s most innovative universities, and it employs a creator-owned model in which the creator of IP owns the rights. The University of Calgary employs the same model, albeit with a revenue-sharing clause if the IP was developed using university resources. The University of Toronto utilizes a hybrid IP model, in which the creator or the university can own the IP. In all three cases, the IP as a result of a partnership with a third party is negotiated separate from the university intellectual property policy, a practice which can result in IP losses for Canada. There is no easy fix for the problems identified by this capstone. However, increased awareness of the problem can hopefully bring heightened urgency to federal policymakers to enact changes. Stronger requirements for Alliance grants, a nation-wide policy of creator-owned IP at universities, and stricter requirements for export permits from Global Affairs Canada for research involving dual-use technologies are all possible changes that could allow Canadians to see more benefit from IP developed from publicly funded university research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,154 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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