Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article highlights the importance of an analysis of copyright law from a human development perspective. Drawing on Amartya Sen and Martha Nussbaum’s Capabilities Approach, it outlines why copyright scholarship and policymaking should address human capabilities. It also explores several vital questions that a human development approach to copyright raises, including questions about the distributional effects of copyright law. It examines Mary Sue fan fiction through the lens of the Capabilities Approach to illustrate how the approach differs from the standard utilitarian approach to copyright. Furthermore, it argues that several factors associated with a country’s level of development, particularly its social, economic, and institutional contexts, affect the relationship between copyright and human capabilities. Therefore, rather than making broad generalizations about whether or not copyright law is good or bad for human development, it concludes that aspects of copyright law can enhance human development in the presence of certain other factors (such as strong indigenous industries and institutions). Conversely, aspects of copyright law can have a significant negative impact on human capabilities in certain environments, such as a weak institutional environment, or a socio-economic environment that is fraught with inequality. To illustrate this point, the article examines the issue of piracy through the lens of the Capabilities Approach.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,033 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».