PayPal is New Money: Extending Secondary Copyright Liability Safe Harbors to Online Payment Processors
Notice bibliographique
Résumé
The Digital Millennium Copyright Act (DMCA) has shaped the Internet as we know it. This legislation shields online service providers from secondary copyright infringement liability in exchange for takedown of infringing content of their users. Yet online payment processors, the backbone of $300 billion in U.S. e-commerce, are completely outside of the DMCA’s protection. This Article uses PayPal, the most popular online payment company in the U.S., to illustrate the growing risk of secondary liability for payment processors. First it looks at jurisprudence that expands secondary copyright liability online, and explains how it might be applied to PayPal. Then it considers legislative proposals and industry-self regulation that similarly target an increasing role for payment processors in the fight against online infringement. It argues that the introduction of a DMCA-like safe harbor for online payment processors offers a fairer and more efficient option for all stakeholders than the status quo of gradually expanding liability risk. It concludes with a discussion of important initial considerations in the design of such a safe harbor.
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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 | 0,018 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».