Can Novel Findings from Emerging Neuroscientific Technologies be Incorporated into Trademark Law in Canada?
Notice bibliographique
Résumé
American scholar, Mark Bartholomew, predicted in 2018 that a new kind of neuroscientific evidence would help businesses involved in lawsuits connect their trademarks with the public’s perception of their trademarks. Bartholomew coined the term "neuromarks’ for this evidence. Bartholomew focused on U.S. trademark law. This research demonstrates, looking at both Canada’s domestic law and Canada’s relevant international treaties and trade agreements, that such evidence has not yet been used (in 2022) in trademark litigation in Canadian courts or tribunals but that there appears to be no legal barrier to its use in future in Canada. This research notes that neuroscience literature indicates that, while Bartholomew discussed “neuromarks” as a future concept, from the neuroscientific perspective, it is already scientifically possible to obtain evidence of individuals’ connections between marks and specific goods and services: it only awaits litigators in Canadian cases introducing such evidence and Bartholomew’s “neuromarks” can become a reality.
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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 | 0,019 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,024 |
| Communication savante | 0,020 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».