MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3092439892 · doi:10.47670/wuwijar201821fco

Infringement Cases of Intellectual Properties

2018· article· en· W3092439892 sur OpenAlexaff
Faith Caiudo Orillaza

Notice bibliographique

RevueWestcliff International Journal of Applied Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Property and Patents
Établissements canadiensWycliffe College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopyingPatent infringementEntitlement (fair division)Copyright infringementDamagesPlaintiffLawBusinessIntellectual propertyMisappropriationEstoppelExclusive rightLaw and economicsPolitical scienceEconomicsDoctrine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intellectual properties are collected ideas and concepts that originated from different sources, such as an individual or company. The entity who carries the title of being the owner of the idea has the sole right in copying or duplicating his own concepts. Despite entitlement of ownership, many people step across the perimeter of the boundaries set by the author. This type of violation is called copyright infringement, where ideas are copied and used without the approval of the originator. The focus of this paper is to discuss some of the companies who are involved in infringement issues like Napster, Bertelsmann, and Blackberry. They were sued by Metallica, Electric and Musical Industries (EMI) and Universal Studios respectively. Additionally, making use of one’s invention without the permission of the inventor is called patent infringement. It violates the exclusive rights given by the federal government to the maker of the innovation. NTP Inc., a company with no technology of its own and Oxbo both violated patent rights and were sued by Research in Motion (RIM) and H&S Manufacturing respectively. Each of these cases will be discussed in detail considering various facts, violations, court rulings, and financial damages.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,348
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,009 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWestcliff International Journal of Applied ResearchMême sujetIntellectual Property and PatentsTravaux en français237 207