MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2591448564

Fan Fiction and Canadian Copyright Law: Defending Fan Narratives in the Wake of Canada’s Copyright Reforms

2014· article· en· W2591448564 sur OpenAlexaboutno aff
Rebecca Katz

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmateurNarrativeFair useCopyright lawLawSpace (punctuation)Fair dealingMedia studiesIntellectual propertyAdvertisingSociologyPolitical scienceLaw and economicsLiteratureBusinessArtComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amateur, non-commercial writing based on contemporary copyrighted works — “fan fiction” — is a practice that is worth defending despite its unclear status vis a vis copyright law. In this article, I assess how Canadian fan authors may defend their works using Canadian copyright law. I argue that the recent copyright reforms are promising for fan and other second generation creators. The new fair dealing categories of parody and satire are positive steps, though the broad and technologically neutral non-commercial user-generated content provi-sion may be the most promising reform of all. I begin with an exploration of the benefits of fan fiction writing before going on to assess how fan fiction may have fared under the Copyright Act prior to the reforms. Subsequently, I argue that the new users’ rights embedded in the Copyright Act, including the new fair dealing exemption for parody and satire and, especially, the non-commercial user-gener-ated content (“UGC”) provision, may finally articulate a needed legal breathing space for fan fiction. While the UGC exemption appears tailored to YouTube and other audiovisual content, it may actually be the most important development yet for fan writers in Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeYLS (Yale Law School)Même sujetDigital Games and MediaTravaux en français237 207