Mash‐Up Songs: Are There Any Exceptions to the Exclusive Rights in the Light of the Jordanian Copyright Protection and Related Rights Law?
Notice bibliographique
Résumé
This article focuses on the phenomenon of mash‐up songs. The paper highlights the exclusive rights of authors and audio recordings producers under the Jordanian Copyright Protection and Related Rights Law (No. 22 of 1992) and its latest amendments in 2014. I will refer to UK, US, Australian and Canadian laws and case laws because there is no judicial precedent in Jordan relating to mash‐up songs, and Jordan as a developing country shall benefit from the experience of other jurisdictions, in this field. One of the exceptions and limitations to exclusive rights, that is, fair use defence was developed in England in the eighteenth century and the United States in the nineteenth century in Folsom v Marsh case. Moreover, the Canadian Copyright Act (R.S.C., 1985, c. C‐42) has recently added a “mash‐up exception”, therefore, it would be interesting to refer in brief, to the above exception. I will distinguish between the exclusive rights of authors and audio recordings producers that are applicable to mash‐ups. My aim in this paper is to determine whether there are any exceptions and limitations to these exclusive rights. This article concludes by recommending the inclusion of mash‐up exceptions to the Jordanian law.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».