Le commerce international de médicaments : lâaccès aux médicaments pour les pays en voie de développement et les flexibilités de lâAccord ADPIC. Une réelle efficacité ? Analyse et pistes de solutions
Bibliographic record
Abstract
L’Accord sur les ADPIC a été adopté dans le but d’internationaliser la protection des droits intellectuels. Il prévoit plusieurs flexibilités en faveur des pays en voie de développement en matière de médicaments, flexibilités qui se révèlent rapidement comme étant inefficaces. La Déclaration de Doha de 2001, la Décision de 2003 mettant en oeuvre le paragraphe 6 de la Déclaration et la consécration de cette dernière Décision par l’insertion d’un nouvel article 31bis dans l’Accord traduisent la volonté de l’OMC de faciliter l’accès aux médicaments pour les pays en développement. Le Canada et le Rwanda sont les seuls à avoir appliqué le nouveau système de l’article 31bis, prévoyant des licences pour importation, ce qui traduit la complexité du système et son manque d’efficacité. L’épuisement international ainsi que la législation indienne en matière de brevet semblent constituer des pistes de solution pour faciliter l’accès aux médicaments. D’autres pistes de solution alternatives sont également proposées.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.006 |
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".