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Enregistrement W7060913561

Patent term extension and test data protection obligations: identifying the gap in policy, research, and practice of implementing free trade agreements

2023· article· en· W7060913561 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueResearch Portal (Queen's University Belfast) · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)LegislatureIntellectual propertyOrder (exchange)Test (biology)Inclusion (mineral)Relation (database)Term (time)Data Protection Act 1998
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much of the academic literature criticizes the inclusion of patent term extensions (PTE) and test data protection into the pharmaceutical provisions and/or intellectual property (IP) chapters of free trade agreements (FTAs), with many arguing that such provisions will increase the cost of pharmaceuticals for the implementing government. Such arguments are often backed by studies conducted prior to the conclusion of the relevant FTA. This is problematic for several reasons, most notably that the studies make assumptions that subsequently turn out not to be false and that the claims are not revisited and supported with empirical data following implementation. This article reviews the experience of two jurisdictions – Canada and Australia – in order to provide an analysis of legislative and judicial practices with a focus on implications and the cost of FTAs. The article examines how Canada and Australia have implemented their FTA obligations domestically and on the hereto ignored but important role of courts. One key finding is how courts in both countries are vigilant in narrowing the scope of obligations under FTAs to accommodate the need of the domestic market. The article ultimately concludes by calling on governments to conduct a detailed analysis of PTE and test data protection so as to better inform and prepare policymakers and, ultimately, improved FTA provisions and health outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0140,039
Communication savante0,0250,013
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0100,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,220
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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