Intellectual Property Rights and Competition Law for Transfer of Environmentally Sound Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Battling against climate change, “a common concern of humankind,” is the most prominent global challenge of this century, and Environmentally Sound Technologies (“ESTs”) are the main tools to fight this battle. This article examines the juxtaposed role of Intellectual Property Rights (“IPRs”) and competition laws in facilitating wide-scale innovation and transfer of ESTs in developing and least developed countries. This article covers diverse IPRs, including patents and trade secrets. The discussion and analysis of the IPRs are based on the Agreement on Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights (“TRIPS”). And the discussion on competition law mainly focuses on competition related regulation of the European Union (EU). The article concludes with an examination of whether the current state of relevant national IPRs and competition laws can facilitate the transfer of ESTs in Bangladesh, which is considered to be one of the most climate change affected countries in the world. The article finds that the adoption of a suitable IPR regime can facilitate innovation and transfer of ESTs to developing and least developed countries. However, some countries can facilitate innovation and transfer of ESTs by using TRIPS’ flexibilities like compulsory licensing. Competition laws can also facilitate innovation and transfer of ESTs through expanding EST markets by preventing abuse of IPRs, for which countries’ competition laws should include guidelines. Finally, the article finds that the current relevant IPRs and competition related laws of Bangladesh are not suitable enough for creating a favorable environment for innovation and transfer of ESTs. Hence, this paper recommends amending these domestic laws in light of TRIPS and on the basis of national interests of Bangladesh.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».