Cinq décisions d’intérêt en matière de brevets non pharmaceutiques en 2020
Notice bibliographique
Résumé
Le present article se veut une recension de quelques decisions, en matiere de brevets non pharmaceutiques, rendues par les tribunaux canadiens en 2020. Il est a souhaiter que la lecture de ce texte suscite l’interet des passionnes du droit de la propriete intellectuelle. Cinq decisions ont ainsi ete selectionnees et seront survolees plus en detail dans cet article. La premiere (Choueifaty, 2020 CF 83) porte sur la modification des pratiques d’examen de l’OPIC, notamment en ce qui concerne les demandes de brevet pour, entre autres, les methodes de mises en oeuvre par ordinateur. La seconde (Richard Packaging, 2020 CF 1161) concerne le traitement d’information confidentielle et l’importance de rediger des ententes de confidentialite avec clarte. La troisieme (Salt Canada, 2020 CAF 127) s’interesse a l’interpretation de contrats entre particuliers par la Cour federale. La quatrieme (Georgetown Rail Equipment, 2020 CF 64) traite de la presomption de validite d’un brevet. Enfi n, la cinquieme (Flatwork Technologies, 2020 CF 997) traite de la validite d’un brevet dans le cadre d’une demande de jugement sommaire.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».