Data mining and panoramic analysis on global Nipah virus-related patent applications
Notice bibliographique
Résumé
Objective To describe the status of Nipah virus-related patent application around the world and to provide references for relevant patent application and researches in China. MethodsGlobal data on Nipah virus-related patent applications from 2002 up to August 18, 2020 were searched through Derwent Innovations Index of Web of Science. Derwent Data Analyzer 9.0 was adopted to conduct data mining and panoramic analysis on overall trend, technology field and layout, countries of registration, and protection intensity of the declared patents.ResultsFrom the year of 2002, the annual number of Nipah virus-related patent applications increased generally. The United States, China and Canada are among the major registration countries of those patent applications. The filed patent applications were mainly for antiviral agent, viral antigen or antibody products, DNA recombination technology, vaccine development, and virus detection method. The number of patent applications for antiviral agents/antivirals and viral antigen/antibody is relatively small in China compared to that in major registration countries. Conclusion The increase in annual number of Nipah virus-related patent applications indicates that technology research and development on the pathogen of biosafety level 4 are enhanced continuously in the United States and other countries and relevant researches need to be promoted in China for Nipah virus-related biosafety and epidemic prevention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».