Protecting the content through learning object metadata
Notice bibliographique
Résumé
The web is full of numerous educational resources but they are not being properly used by the educators. There is so much pedagogical content available on the open web that is being ignored. A lot of learning initiatives stepped in to propose recommendations and guidelines to ensure interoperability of digital content. This has led to the development of learning objects repository (LOR) whose goals are interoperability, reuse, sharing, and retrieval of learning content. However, at the same time, the reproduction of learning material should not breach the copyright protection of the right holders as it is an act of cybercrime. In the lifecycle of LOR development, learning objects (LOs) are annotated using metadata descriptors to specify their syntax and semantics. This annotation process has led to the development of learning objects metadata (LOM) whose ultimate goals are to make searching and cataloging of LOs an easier task. LOM standard includes a number of sections, one of which is the “Rights” category which takes care of intellectual property rights and terms for the use of an LO. This paper presents the idea that how learning resources are annotated using LOM standard and how this annotation contributes to anti-cybercrime in formal education. More specifically, the paper tells that the “Rights” category and some related elements that work together for the provision of protection to the content holders. The paper also suggests that there should be some standardized mechanism for the automatic annotation of LOs so as to give copyright protection on permanent basis.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,009 |
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 ».