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Enregistrement W3159539376

A Bundle of Blockchains? Digitally Disrupting Property Law

2018· article· en· W3159539376 sur OpenAlexaff
Katie Szilagyi

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryptocurrencyIntellectual propertyTangible propertyLaw and economicsProperty (philosophy)BlockchainIntangible propertyEnforcementDigitizationProperty lawHegelianismBusinessProperty rightsLawEconomicsPolitical scienceComputer securityComputer sciencePhilosophyEpistemologyTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intellectual property has traditionally concerned itself with the ownership of inventions and expressions of ideas. Although the digitization of assets did create new challenges for enforcement, it did not fundamentally alter the nature of the property itself; if one traded in digital assets, one was simply trading in mere copies. However, the playing field was altered by the introduction of cryptocurrencies, which — for the first time — allow for actual transfer of digital assets. Legal scholars have already identified that cryptocurrencies (i.e., alternative currencies powered by blockchain technology, the most popular of which is Bitcoin) pose thorny issues for property law. In this paper, I offer a conceptual framework to understand the blockchain as a departure from traditional intellectual property law. I review foundational ideas about intellectual property theory (Locke’s labour theory, Hegel’s personalty theory, Bentham’s utilitarianism, the modern common law legal fiction of the “bundle of sticks”, as derived from Hohfeld) and demonstrate that none of these philosophical bases are sufficient for a technology as revolutionary as the blockchain. Instead, I propose an alternative property conception, which invokes civilian masters Savigny and Duguit, and in particular, their views regarding patrimony.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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.

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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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