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Enregistrement W7062542773

Technology Pooling Licensing Agreements: Promoting Patent Access Through Collaborative IP Mechanisms (Edition 1)

2010· book· de· W7062542773 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2010
Typebook
Languede
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Generation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenter for Advanced Study, University of Illinois at Urbana-ChampaignNational Human Genome Research InstituteBC Cancer AgencyCenters for Disease Control and PreventionEuropean CommissionNational Institutes of HealthU.S. Department of JusticeU.S. Department of Energy
Mots-clésNucleofectionTSG101Gestational periodHyporeflexiaPretextArticular cartilage damageDemotion
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Von Patentgemeinschaften spricht man, wenn sich mehrere Patentinhaber vertraglich mit dem Ziel verbinden, gesamte „Pakete“ ihrer jeweiligen patentierten Technologien an Dritte zu lizenzieren.Mit Rücksicht auf die ansteigende Relevanz dieser Geschäftsmethode, erörtert diese Arbeit die entscheidenden Züge und die strategischen Überlegungen, die der Gründung von Patentgemeinschaften zugrunde liegen, sowohl in rechtlicher als auch empirischer Hinsicht, um die optimalen Bedingungen zur erfolgreichen Umsetzung in einem wettbewerblichen Umfeld zu identifizieren. Damit sollen die besten Voraussetzungen zur Förderung von Innovation geschaffen werden.In dieser Hinsicht werden zunächst die Zusammensetzung und der Aufbau innerhalb derartiger Gemeinschaften, unter besonderer Berücksichtigung der Natur der beinhalteten Technologien (wie zum Beispiel „complementary“ im Gegensatz zu „substitute“ Technologien), untersucht. Um die Arbeit um einen rechtsvergleichenden Blickwinkel zu ergänzen, wird außer der Regulierung der Europäischen Union auch die der Vereinigten Staaten von Amerika berücksichtigt.

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), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0220,033
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0120,053
Science ouverte0,0130,022
Intégrité de la recherche0,0050,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,242 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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