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Enregistrement W3135332888 · doi:10.24191/ajue.v16i4.11960

Liberating Orphan Works from The Copyright Orphanage: The Malaysian Perspective

2021· article· en· W3135332888 sur OpenAlexaboutno aff
Muhamad Helmi Muhamad Khair, Haswira Nor Mohamad Hashim

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of University Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndonesian Legal and Regulatory Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi MARA
Mots-clésLegislatureOrphan drugPhenomenonWork (physics)ParliamentPerspective (graphical)Subject (documents)Political scienceLaw and economicsPublic relationsLawEngineeringEconomicsComputer sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Orphan works are works that are still protected by copyright and whose owners cannot be identified or located by prospective users for copyright clearance. Many countries have addressed this issue since the emergence of the problem, and it remains a legitimate subject of inquiry in this present day. However, Malaysia is yet to initiate public consultations and formulate legislative and non-legislative solutions to the orphan work problem. Hence, this paper aspires to underline the challenges and obstacles in exploiting the orphan works in Malaysia. It starts with a brief introduction to the orphan works problem and its causes. It further highlights the legal and policy uncertainties about the orphan work phenomenon in Malaysia and its implication to higher learning education. Besides, this paper also examines the current practices in the United Kingdom and Canada. Finally, this paper proposes some suggestions into what Parliament and policymakers have to do and avoid when solving Malaysia's orphan work phenomenon. It is hoped that the access to the orphan works in Malaysia would not be problematised, thereby liberating them from the copyright orphanage. Keywords: Copyright law, Orphan works, Orphan works licensing scheme

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,026
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2021
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