Operating in an Intellectual Property World: Knowledge Sharing among Plant Breeders in Canada
Bibliographic record
Abstract
This paper examines the incentives for knowledge sharing in an industry where a public institution and a private firm develop new differentiated crop varieties and sell them to heterogeneous farmers. The decision of the public institution to either share their knowledge, or protect and cross‐license their IP with the rival firm, is a strategic choice. While the profit‐maximizing private research firms have an incentive to protect and secure their intellectual property (IP), under some conditions they choose to cross‐license their technology rather than forgo access to the public IP. The budget constrained public firm, with an objective of maximizing farmers’ welfare, can have an incentive to share its IP but under certain conditions has an incentive to incur transaction costs to protect and cross‐license its technology to obtain access to the private technology. The theoretical model shows that public incentives to protect IP are likely to be stronger in a research industry with significant corporate presence. A survey of Canadian wheat and canola breeders reveals that public breeders are far more secretive in the canola sector than in the wheat sector, a dichotomy that is consistent with the theoretical results. Le présent article examine les avantages du partage de connaissances dans un secteur d’activité où une institution publique et une firme privée mettent au point de nouvelles variétés végétales différenciées et les vendent à des agriculteurs hétérogènes. La décision de l’institution publique de partager ses connaissances ou de protéger sa propriété intellectuelle (PI) et de procéder à la concession de licences réciproques avec la firme rivale constitue un choix stratégique. Bien que les firmes de recherche privées axées sur la maximisation des bénéfices aient intérêt à protéger leur PI, dans certaines conditions, elles choisissent de procéder à la concession de licences réciproques plutôt que de renoncer à l’accès de la PI du secteur public. L’institution publique à budget restreint, qui vise entre autres à maximiser le bien‐être des agriculteurs, peut tirer profit du partage de sa PI mais, dans certaines conditions, elle a intérêt à assumer les coûts de transaction pour protéger sa technologie et procéder à une concession de licences réciproques afin d’obtenir l’accès à la technologie du secteur privé. Le modèle théorique montre que les avantages publics liés à la protection de la PI risquent d’être plus importants dans un secteur de la recherche où la présence des entreprises est forte. Un sondage mené auprès de sélectionneurs de blé et de canola canadiens révèle que, dans le secteur public, les sélectionneurs de canola sont beaucoup plus enclins à conserver le secret que les sélectionneurs de blé, une dichotomie qui concorde avec les résultats théoriques.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".