Quelle politique de licence de brevet pour les organismes publics de recherche ? Exclusivité versus modèles plus ouverts
Bibliographic record
Abstract
Partout dans le monde les organismes publics de recherche (OPR) ont adopté des politiques quasi systématiques de brevetage de leurs inventions. Les conséquences économiques de ce changement ont été largement documentées. Cependant, peu a été écrit en ce qui concerne les stratégies d’exploitation du brevet par les OPR. Nous montrons ici que, si les entreprises ont depuis longtemps compris l’importance d’une utilisation différenciée du brevet en fonction des contextes, c’est loin d’être le cas des OPR, qui restent généralement enfermés dans une vision restrictive du brevet basée sur la délivrance de licences exclusives. Or, une politique d’exclusivité n’est de loin pas l’unique option pour les OPR. Dans certaines situations, que nous définissons, il s’avère plus efficace pour favoriser le transfert de technologie et de connaissances, d’adopter des modèles de licence plus ouverts, basés sur des licences non-exclusives ou sur des stratégies de type « open source ».
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.024 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.027 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.007 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".