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Enregistrement W3158831268 · doi:10.24908/iqurcp.7491

Intellectual Property Challenges: Unshackling Innovation

2017· article· en· W3158831268 sur OpenAlexvenueno aff
Chris Palmer

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Property and Patents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual propertyInstitutionAgency (philosophy)BusinessFunding AgencyCopyingLaw and economicsEconomicsLawPublic relationsPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Last year I was co‐investigator on an award winning research project that sought to improve sustainable energy technology. Our project optimized dye‐sensitized solar cells, which are cheaper and more environmentally friendly than traditional solar cells. We discovered that adding a certain material results in approximately a 10% increase in efficiency. Although I would like to, I cannot share any more details because of intellectual property issues. This seems odd considering the intent of the project; however, it is a common and valid concern for researchers because of current intellectual property law. An inventor has no claim to an invention until it is patented. The expense of patenting forces people to hoard their ideas even if they do not want the patents for themselves. Though ideas could benefit society, inventors must conceal them lest a greedy entity patent them and prevent their free use. To remedy this problem I propose the establishment of an institution that would pay for patent applications, provided that after the patent is granted only a minimal fee is charged for use of the patent. This fee would compensate the inventors reasonably, pay upkeep costs of the institution and possibly fund a grant agency. This would encourage innovation by allowing free exchange of ideas without fear of intellectual robbery or loss of credit to the inventor, facilitating more productive and expedient research. The institution would afford society virtually free use of technologies with the consent of the inventor, making widespread implementation of new technologies more feasible.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0110,054
Communication savante0,0270,037
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0200,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

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 Opus0,507
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,137 · 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
GenreAutre

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
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