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Enregistrement W431724637 · doi:10.71781/1698

La brevetabilité des logiciels

2005· dissertation· fr· W431724637 sur OpenAlexaboutno aff
Jérémy Laouari

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2005
Typedissertation
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Property and Patents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce texte a pour ambition d'expliquer les tenants et aboutissants de la brevetabilité des logiciels. Dans cette optique, notre première partie consistera à poser les bases du débat. Cela sera notamment fait en analysant les raisons pour lesquelles la brevetabilité des logiciels a été consacrée. Le texte mettra ainsi l'emphase sur l'inefficacité du droit d'auteur à protéger les logiciels. En outre, l'étude du mécanisme du brevet nous montrera que ce dernier constituait une solution plus adaptée que le droit d'auteur à la protection des logiciels. Ensuite, dans le cadre d'une seconde partie, il s'agira d'analyser le phénomène de la brevetabilité en tant que telle, au travers de notre champ d'étude, en l'occurrence le Canada, les États-Unis et les États européens. Cela consistera tout d'abord à apprécier l'ampleur du phénomène, à savoir s'il s'est plus ou moins développé en fonction de tel(s) ou tel(s) État(s). Les États-Unis ayant pleinement consacré la brevetabilité des logiciels, quand d'autres l'ont plus ou moins rejeté, le texte, se focalisant principalement sur la société américaine, analysera les conséquences engendrées par cette adoption, notamment en terme de concurrence et d'innovation. En outre, afin de pouvoir apprécier l'opportunité de la brevetabilité des logiciels, une comparaison de l'état du système de brevet américain avec les systèmes canadien et français sera nécessaire. Un constat assez pessimiste à l'égard de l'actuelle brevetabilité des logiciels étant alors établi, le texte proposera des aménagements au système des brevets afin que l'innovation et la concurrence dans le secteur du logiciel soit préservée ou rétablie.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,020
Communication savante0,0130,018
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,003

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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,112 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2005
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