Translating the Sound of Music: Forensic Musicology and Visual Evidence in Music Copyright Infringement Cases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In music copyright infringement cases, forensic musicologists are often called to testify as to whether or not two songs are ‘substantially similar.’ While it is standard practice to rely on experts to dissect the works in question, this is a fairly recent phenomenon. Until the 1950s, it was not the scientific analysis of the pieces, but the impressions they left on the ‘untrained ears’ of everyday listeners that was used to determine copyright infringement. This paper presents an overview of American music copyright infringement cases to document this shift in how the question of substantial similarity has been approached. We argue that the courts’ inability to objectify what listeners hear created the need for experts who could translate music into legal evidence that could be visually witnessed. This practice of judging plagiarism according to how songs look on paper may account for why the courts have viewed musical sampling as copyright violations.
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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 | 0,012 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,030 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».