Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Malgré le grand nombre d’études sur le copyright musical, rares sont les travaux qui explorent de manière directe et approfondie le rôle du droit dans la régulation de la mémoire musicale. En considérant l’enregistrement sonore comme une technologie mémorielle, il s’agit de comprendre la manière dont les lois régissant le copyright tentent de gérer l’impact d’une telle technologie sur les concepts juridiques de mémoire musicale et de subjectivité auctoriale. L’article analyse la jurisprudence concernant la « cryptomnésie » ou le plagiat inconscient aux Etats-Unis et au Canada, c’est-à-dire des cas où la défense consiste à démontrer l’impossibilité d’un accès à l’œuvre originale et donc l’impossibilité de sa copie. Ces similitudes contestées font apparaître la dispersion de la mémoire et de la créativité dans un réseau hétérogène comprenant non seulement les compositeurs, les musiciens et les producteurs, mais aussi les institutions et les machines : le sujet auctorial des discours et des pratiques juridiques s’en trouve radicalement décentré. Les procès de la fin du XXe siècle sur le plagiat inconscient anticipent les récentes campagnes juridiques contre le remix en forme de mash-up, le partage de fichiers en peer-to-peer et les autres pratiques populaires de reproduction de la musique en ligne. Ils annoncent les préoccupations actuelles concernant les subjectivités des créateurs ou consommateurs lorsqu’elles se trouvent entrelacées avec des technologies numériques. Le copyright est le lieu de surveillance et de normalisation de certains modes d’écoute et de mémorisation des enregistrements sonores, afin de désamorcer les tensions inhérentes au champ de la reproduction musicale capitaliste.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,010 |
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 découle