Negotiation of new international health law on intellectual property, technology transfer, open science and pathogen access and benefit sharing: a textual and contextual analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This original research article reframes new international law and policy developments at the intersections of open science, technology transfer, intellectual property and access and sharing the benefits of biomedical innovation in the context of global pandemics. Methods: Through textual and contextual analysis, using the lens of national experiences and negotiating positions of one high-income country, Canada, it traces the evolution of legal normative developments from a proposed waiver of aspects of the World Trade Organisation Agreement on Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights through a forum shift to negotiate a new agreement for pandemic preparedness and response (the Pandemic Agreement) at the WHO. Results: The analysis shows a significant evolution of treaty provisions on R&D, sustainable and diversified production of pandemic-related products, transfer of technology and know-how and access and benefit sharing. Juxtaposed against a Canadian parliamentary report, stakeholder consultations and Canada's stated commitment to equity, the negotiating texts reflect major compromises on the key issues. High-income countries sought open access to pathogen gene sequence data crucial for pandemic prevention, preparedness and response while resisting measures other than voluntarily licensing on mutually agreed terms of private intellectual property rights derived from the use of such data or other publicly funded research. Low- and middle-income countries, meanwhile, were offered diluted language on technology transfer in exchange for a new pathogen access and benefit-sharing scheme. Conclusions: The practical effects of these compromises remain to be seen, but they risk exacerbating rather than ameliorating global health inequities.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle