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Enregistrement W2767731553

User “Safer Harbor” from Statutory Damages: Remixing the DOC’s IP Task Force White Paper

2017· article· en· W2767731553 sur OpenAlexaboutno aff
Tonya M. Evans

Notice bibliographique

RevueDigital USD (University of San Diego) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Systems and Judicial Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSAFERTask forceStatutory lawDamagesWhite (mutation)Safe harborTask (project management)LawComputer securityComputer sciencePolitical scienceEngineeringPublic administration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Safe Harbor for the Innocent Infringer in the Digital Age (Safe Harbor), I argued that certain classes of direct innocent infringers of copyright—namely, accidental and mea culpa infringers—should be afforded safe harbor from liability in light of current accepted online practices of users deemed essential for the proper functioning and progress of the Internet and digital technology. I offered a statutory amendment to Section 512 of the Copyright Act, one that would apply specifically to direct users and protect them in ways similar to the protections currently available to online service providers. In this Article, I approach the same topic from the damages phase and argue that a user’s actual or constructive knowledge of a copyright holder’s rights should be a factor in determining whether the holder’s damages award should be limited to the currently discretionary minimum award. Knowledge could even serve to create a presumption of culpability during the damages phase after liability has been determined. However, notice of copyright alone should not serve as a complete bar to a defendant’s ability to assert an innocent infringement defense that triggers a minimum statutory damage award. This approach is fairer and more just, especially in light of the fact that copyright infringement is a strict liability offense and exposes even the ordinary, low-level infringer to damage awards that are often questioned by commentators and judges alike as egregious and, in some cases, unconstitutional. Accordingly, I argue that in lieu of—or in addition to—my user safe harbor proposal in Safe Harbor, Congress should adopt a more meaningful minimum statutory damage award under Section 504(c) for certain classesof noncommercial infringement and commercial infringement causing little or no economic harm. This proposal would apply in cases where liability is established and the use is not otherwise legally permitted or excused. It would reduce statutory damage awards for technically infringing uses that support progress because they are socially beneficial, technologically desirable, or both... In light of the Department of Commerce’s 2016 Internet Policy Task Force report on statutory damages and the Copyright Office Section 512 Roundtables on the same topic, I discuss the report’s findings, as well as Canada’s approach to user rights for illustrative purposes, against the backdrop of my own recommendations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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