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Enregistrement W4379058414 · doi:10.59552/nppr.v3i1.64

Plant Breeding and Intellectual Property Rights in Nepal

2023· article· en· W4379058414 sur OpenAlexaff
Dilip R. Panthee, Khusi Ram Tiwari, Bal Krishna Joshi, Kalidas Subedi, Pooja Panthee

Notice bibliographique

RevueNepal Public Policy Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual propertyTRIPS architectureConventionTRIPS AgreementInternational tradeInvestment (military)Convention on Biological DiversityBusinessBiodiversityNatural resource economicsPolitical scienceEconomicsEngineeringLawBiologyEcologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the adoption of plant breeders’ rights (PBR), also known as intellectual property rights (IPR), pertaining to plant breeding and genetics in various nations. Its main goal is to offer direction for the growth of an organized and competitive plant breeding industry in Nepal. The paper seeks to analyze the mechanisms that ensure adequate protection of intellectual property and returns on investment in plant breeding, drawing on international practices and treaties like the Convention on Biodiversity, Trade Related Aspect of Intellectual Property (TRIPS), and the International Union for the Protection of New Varieties of Plants (UPOV). The paper presents case studies to demonstrate how these issues are addressed by looking at the current IPR landscape in Asia, Europe, and North America. These results are the basis of policy recommendations to aid Nepal in developing a strong plant breeding industry.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,198 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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