Bibliographic record
Abstract
Cette thèse analyse les raisons pour lesquelles l’exigence d’utilité en matière de droit des brevets est récemment devenue une question difficile en droit canadien et suggère deux solutions pour surmonter les défis créés par les récents développements dans la jurisprudence. Premièrement, cette thèse entreprend un historique ciblé de l'exigence d'utilité en tant que critère de brevetabilité ; notant qu'elle garantit que les brevets sont accordés à des inventions utiles. Toutefois, dans le courant de la dernière décennie, l’exigence d’utilité – telle qu'appliquée par les cours et tribunaux canadiens - a été critiquée dans le milieu académique et contestée dans la pratique. Cette thèse explique que les approches de la jurisprudence canadienne en matière de brevets à l'égard de la notion d'utilité sont fondées sur les déclarations du breveté faites dans le document descriptif du brevet. Si une promesse est faite dans la description, basée sur l'approche de la promesse, le breveté doit prouver que le brevet remplit cette promesse, sous peine de nullité du brevet. Cette thèse analyse les critiques d'experts faites à l’égard de cette compréhension de l'exigence d'utilité. Premièrement, le concept d'utilité n'a pas de définition légale, ce qui entraîne une imprécision en termes de distinction entre brevet utile et inutile dans certains cas. Deuxièmement, il y existe des ambiguïtés implicites dans l'approche de la promesse qui ont soulevé des questions quant à la notion d'utilité. Dans sa décision de 2017, la Cour Suprême du Canada a supprimé la notion de promesse d'utilité et a conclu qu'il suffisait qu'un brevet ait un niveau d'utilité minimal. Cette thèse conclut que la nouvelle approche de la Cour Suprême en matière d'utilité est susceptible de créer davantage de défis en termes d'interprétation de l'exigence d'utilité, parce que les brevetés ne sont plus tenus de remplir leurs déclarations à la date de dépôt du brevet. Finalement, cette thèse propose deux solutions pour surmonter ces défis, à savoir: adopter une approche rigoureuse vis-à-vis de l'utilité du brevet, et proposer un retour à l'approche de la promesse, après avoir solutionné ses problèmes et répondu à son incertitude.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".