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Enregistrement W2623314048 · doi:10.17161/jcel.v2i1.7159

Teaching an Invisible Subject: How are we Educating Faculty about Copyright?

2018· article· en· W2623314048 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer Zerkee

Notice bibliographique

RevueJournal of Copyright in Education & Librarianship · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésCopyright lawPublic relationsSubject (documents)Political scienceHigher educationCopyright ActAction (physics)Intellectual propertyLawLibrary scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Copyright can be an invisible issue for instructors because infringement or improper use of copyright-protected material will not impede teaching. Copyright law is nuanced and open to interpretation; it is not always clear whether a particular action is compliant or not. This poster will share the results of the presenter’s Canada-wide survey of university copyright administrators, exploring institutions’ provision of copyright education to instructors. The presenter found more questions rather than answers as a result of the survey. Most respondents do no assessment of their copyright instruction, and instead are comfortable relying on experience, questions from faculty, and anecdotal evidence to form an impression of instructors’ familiarity with copyright rules. Is informal appraisal adequate for ensuring that libraries and copyright offices are fulfilling their responsibility to encourage and enable the confident and lawful use of copyright-protected material? What other evidence could be gathered to inform copyright administrators’ efforts? This poster will encourage participants to think about copyright education at their institutions, will share the results of the survey, including approaches being taken by universities across Canada, and will share Simon Fraser University's approaches to instructor education

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,010
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,321 · 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.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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