Property enforcement or retrogressive measure? Copyright reform in Canada and the human right of access to knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Is it true that, before the recent cases that are said to have redefined its path, Canadian copyright law was missing a purpose? This article presents an alternative view, based on domestic and international human rights law. It argues that the recent “upbringing” of users’ rights in Canada in reality reflects the implicit entrenchment of the so-called human right of access to knowledge in the domestic legal system. The article starts with a critical analysis of Canadian copyright case law, presenting some unsuspected problems in what the scholarly literature calls “the trilogy” – the group of cases that is believed to have unveiled the principle of balance in Canadian copyright law. It calls for an integral approach to users’ rights, which does not ignore the complex fabric of decisions that provides for the internalization of international human rights in Canadian law. Arguing that the Supreme Court of Canada should explicitly acknowledge this relation, the article sketches a framework for understanding how a human right of access to knowledge, if present in the international human rights system, would also be found within Canadian law itself. Finally, the article denies the supposed human rights nature of copyright, and, conversely, argues that several different instruments within the United Nations system provide solid grounds for grasping the existence of a human right of access to knowledge. Understanding, that users’ rights are human rights has important implications for copyright policy. The most important of all is the presumption against retrogressive measures, which would oblige those who push the ongoing process of copyright reform in this country to prove that any additional layer of protection would be legitimate within a human rights context.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,030 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».