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Enregistrement W2296220857 · doi:10.1002/pra2.2015.145052010011

Envisioning how fair use and fair dealing might best facilitate scholarship

2015· article· en· W2296220857 sur OpenAlexaffabout
Nadia Caidi, Alissa Centivany, Pam Samuelson, Michael Wolfe

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Rights Management and Security
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFair useScholarshipDigitizationFlexibility (engineering)Fair dealingCopyright lawLaw and economicsSubject (documents)Political scienceCopyright ActInternet privacyField (mathematics)Public domainBest practicePublic relationsIntellectual propertyLawSociologyComputer scienceEconomicsWorld Wide WebGood faith

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Copyright law grants exclusive rights to authors of original works of authorship, but those rights are subject to numerous exceptions and limitations, including fair use in the United States and fair dealing in Canada. These exceptions have traditionally worked to ensure that the rights of copyright owners are adequately balanced with the interests of subsequent authors, researchers, and consumers of copyrighted works. Moreover, fair use has emerged as the most promising legal mechanism for the digitization, preservation, and study of large collections of copyrighted work. Fair use and fair dealing provide much of the flexibility needed to ensure that copyright protection serves to facilitate scholarship rather than threaten it. Scholars encounter copyright law both as authors and as users of copyrighted works. With an eye toward the future, this panel will examine the extent to which the discourses and practices of the past decade have contributed to shaping and reshaping our scholarly environment, how the information field has responded, and why and how information scholars, researchers and professionals ought to remain engaged in these matters in the future.

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)0,148
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,125
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1480,125
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0240,131
Communication savante0,0540,069
Science ouverte0,0050,027
Intégrité de la recherche0,0180,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,198 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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