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Enregistrement W3148932983

Die Auswirkungen der Politik der Europäischen Union auf Chinas Regime des geistigen Eigentums (The Impact of the European Union's Policy towards China's Intellectual Property Regime)

2017· article· de· W3148932983 sur OpenAlexaff
Natalia Wyzycka, Reza Hasmath

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2017
Typearticle
Languede
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInnovation Policy and R&D
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual propertyPolitical scienceChinaEuropean unionEnforcementHumanitiesEconomyInternational tradeBusinessLawEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The English version of this paper can be found at http://ssrn.com/abstract=2631352 German Abstract: Dieser Artikel bewertet die Effektivitat zweier groser technischer Hilfsprogramme der Europaischen Union, IPR2 und IP Key, bei der Gestaltung Chinas regionaler Durchsetzung von geistigen Eigentumsrechten (IP). Es wird argumentiert, dass technische Hilfsprogramme zwar effektiv bei der Beeinflussung des nationalen IP-Rechtsrahmens gewesen sind, dieser jedoch weniger erfolgreich bei der Unterstutzung der regionalen Richtliniendurchsetzung war. Dies beruht vor allem auf unterschiedlichen wirtschaftlichen Prioritaten auf der subnationalen Ebene. Der Artikel bewertet auserdem potenzielle Prioritaten einer zukunftigen technischen Unterstutzung im Bereich IP. English Abstract: This article evaluates the effectiveness of two major European Union technical assistance programmes, IPR2 and IP Key, in shaping China’s regional intellectual property (IP) enforcement. It argues that although technical assistance programmes have been effective in influencing the national IP legal framework, it has been less successful in assisting regional policy enforcement. This is primarily the result of divergent economic priorities at the sub-national level. The article further assesses potential priorities for future IP technical assistance.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,238 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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