Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Using the example of audiovisual materials, this paper aims to illustrate how records-related and archival legislation lags behind advances in technology. As more audiovisual materials are created on the cloud, questions arise about the applicability of national laws over the control, ownership, and custody of data and records. Design/methodology/approach – This paper analyses court cases relating to audiovisual materials in the cloud and archival legislation from three Commonwealth countries: Canada, Australia, and Singapore – representing North America, the Pacific, and Asia respectively. Findings – Current records-related and archival legislation does not effectively address the creation, processing, and preservation of records and data in a cloud environment. The paper identifies several records-related risks linked to the cloud – risks related to the ownership and custody of data, legal risks due to transborder data flow, and risks due to differing interpretations on the act of copying and ownership of audiovisual materials. Research limitations/implications – The paper identifies the need for records professionals to pay greater attention to the implications of the emerging cloud environment. There is a need for further research on how the concept of extraterritoriality and transborder laws can be applied to develop model laws for the management and preservation of records in the cloud. Originality/value – The paper identifies record-related risks linked to the cloud by analyzing court cases and archival legislation. The paper examines maritime law to find useful principles that the archival field could draw on to mitigate some of these risks.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,003 |
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 ».