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Enregistrement W4412884648 · doi:10.2174/9789815274769125010011

Case Studies: Ip Rights and Specific Vaccines

2025· book-chapter· en· W4412884648 sur OpenAlexaboutno aff
Vikram Singh Raghuwanshi, Pradeep G. Bhide, Yash Bhandari, Sachin Jain

Notice bibliographique

RevueBENTHAM SCIENCE PUBLISHERS eBooks · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral gastroenteritis research and epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirologyPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous intellectual property rights apply to vaccines. Vaccines may be covered by patents, copyrights, trademarks, and trade secrets. In response to various diseases including the pandemic, there have been debates regarding intellectual rights on vaccines. In the end, the federal government only placed an order for 3.2 million pills, fewer than 80,000 of which were filled by February 2023. The exact amount of government financing committed to one of India’s companies has not been made public by the US government. A case study of global companies was unable to create a COVID-19 vaccine that was approved. Long before the COVID-19 pandemic, the global pharmaceutical company was awarded funding from the Gates Foundation for a project called “mRNA vaccine platform for rapid response in case of pandemic preparedness.” Some companies mentioned in its German government development support were disclosed in regulatory filings, along with the government's “transferable and nonexclusive right to utilize any intellectual property created during the sponsored project, in the case of a special public interest.” The Biopharmaceutical company has an in-licensing agreement with a Canadian company and important components for their patented LNP technology, which involves milestone and royalty payments. Additionally, a global biopharmaceutical company signed many contracts to enable the expansion of its vaccine production. The company has a sizable portfolio of patents covering its vaccination technique.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,274 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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