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Enregistrement W3038719432 · doi:10.71781/2506

L’utilisation équitable existe-t-elle toujours ?

2019· dissertation· fr· W3038719432 sur OpenAlexfundaboutno aff
Grégory Lancop

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalIowa State University
Mots-clésHumanitiesGynecologyPhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jusqu'à l'arrêt CCH Canadienne Ltée c Barreau du Haut-Canada, rendu par la Cour suprême en 2004, la doctrine canadienne opposait deux exceptions générales au droit d’auteur : l'utilisation équitable (fair dealing), existant surtout dans les pays du Commonwealth (dont le Canada), et l’usage loyal (fair use), exception présente aux États-Unis. Alors que le premier modèle serait restrictif et conservateur, le second se voudrait plus libéral et soucieux des droits des utilisateurs. Il va sans dire que certains auteurs contestaient le statu quo juridique et souhaitaient plutôt l'adoption d'une approche libérale, voire étatsunienne, en matière d'utilisation équitable au Canada. Or, depuis l'arrêt CCH et la pentalogie du droit d’auteur de 2012, un important changement conceptuel de cette dichotomie s’est opéré. Certains auteurs décrivent une réduction significative des différences entre les deux approches, rendant les distinctions futiles. Ainsi, nous sommes amenés à nous poser la question suivante : suite à la jurisprudence canadienne contemporaine, existe-t-il toujours une différence significative entre l'utilisation équitable et l’usage loyal ? Ce mémoire se veut une analyse de l’état du droit en 2019 afin de répondre à cette question. Au terme de son raisonnement, l’auteur arrive à la conclusion que même si les deux régimes se ressemblent plus que jamais, les différences entre ceux-ci sont suffisamment importantes pour ne pas les assimiler à une unique approche avec des variations mineures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0090,026
Communication savante0,0180,009
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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