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Enregistrement W1997833079 · doi:10.1093/jiplp/jpl174

Digital technology: its impact on copyright law and practice in North America

2006· article· en· W1997833079 sur OpenAlexaboutno aff
Ronald E. Dimock, S. Punniyamoorthy

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Property Law & Practice · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCopyright and Intellectual Property
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalance (ability)DeferenceIntellectual propertyContext (archaeology)Supreme courtFair useLawLegislatureReservation of rightsCopyright ActFair dealingLaw and economicsDigital rights managementCopyright lawTechnological changePolitical scienceFundamental rightsEconomicsHuman rightsRight to property

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Legal context. The effect of rapid technological change on copyright law in Canada and the United States, and in particular on the balance between creators' rights and users' rights. Key points. Copyright law involves a balance between the rights of both creators and users. When initially faced with fast-evolving digital technology, the courts struggled with the balancing act and tipped it in favour of users' rights. The Supreme Court of Canada elevated various exceptions to infringement to user rights, and cautioned against a low standard of originality which would favour creators' rights. The US Court of Appeals remarked that introduction of new technology is disruptive to copyright owners whose works are sold through traditional mechanisms; and others suggested that a bias in favour of owners rights may have well impeded the development of digital culture. Despite the initial struggles, legislative changes, market forces and recent deference by the courts to the balancing of various interests, have slowly restored the copyright balance, even when faced with rapid technological change. Practical significance. Copyright litigants must give careful consideration to the balance between creators' and users' rights, and be prepared to justify traditional copyright protection in fields of new technology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0110,012
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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