Propriété intellectuelle et santé publique : vers une prise de conscience de la part des pays africains ?
Bibliographic record
Abstract
Le débat relatif à l’incidence de l’Accord sur les aspects de la propriété intellectuelle touchant au commerce (Accord sur les ADPIC) sur la santé publique a été remis à l’ordre du jour par la communication de l’Inde et de l’Afrique du Sud visant à lever provisoirement les engagements des membres en matière de propriété intellectuelle pour permettre aux Membres de l’Organisation mondiale du commerce (OMC) de lutter contre la COVID-19. L’implication des pays africains dans le processus de négociation en vue de garantir un meilleur accès aux médicaments date du début des années 2000, voire de la Conférence ministérielle de Seattle de 1999. Elle est motivée par les défis démographiques et sanitaires auxquels sont confrontés les pays africains. Pourtant, malgré quelques victoires symboliques à l’OMC, la santé publique et la propriété intellectuelle semblent difficilement conciliables, comme l’atteste la récente décision ministérielle sur les aspects des droits de propriété intellectuelle qui touchent au commerce (ADPIC). Par ailleurs, alors que le rôle proactif des pays africains à l’OMC est en phase avec l’Agenda 2063 de l’Union africaine, à l’échelle régionale, des ambiguïtés demeurent. Celles-ci semblent avoir un effet dommageable sur la santé publique dans certaines régions. Toutefois, l’Afrique étant le continent de bien des contrastes, une solution pourrait également y émerger avec l’Initiative Pharma. Une telle perspective dépend grandement de l’harmonisation des politiques menées sur le continent en matière de promotion de la santé publique et de propriété intellectuelle. Par conséquent, l’objectif de cet article est d’analyser le changement de stratégie déployé par les pays africains à l’OMC afin de faire valoir les préoccupations de santé publique dans le cadre de l’Accord sur les ADPIC, puis d’en évaluer la cohérence au sein des organisations africaines de la propriété intellectuelle et enfin à l’échelle continentale. Pour ce faire, la méthode retenue consiste à analyser les différentes approches déployées par les pays à des niveaux multidimensionnels (multilatéral, national, au sein des organisations africaines de la propriété intellectuelle et continentale) afin de faire ressortir la cohérence, les limites et les perspectives de celles-ci. Cette méthode a permis de démontrer que malgré un rôle proactif au niveau multilatéral, les pays africains peinent à coordonner et harmoniser leurs politiques au sein des organisations africaines de la propriété intellectuelle afin de tirer profit des flexibilités offertes par l’Accord sur les ADPIC. L’existence de telles ambiguïtés serait susceptible d’entraver les initiatives déployées à l’échelle continentale.
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 | 0.007 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 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".