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Enregistrement W3205399161 · doi:10.1002/pra2.438

Controlled Digital Lending

2021· article· en· W3205399161 sur OpenAlexaffabout
Chad Currier, Alissa Centivany

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCopyright and Intellectual Property
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCirculation (fluid dynamics)LiabilityCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessFair useShared resourcePolitical scienceResource (disambiguation)Law and economicsPublic relationsLawSociologyComputer scienceEngineeringComputer securityMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Libraries and library consortia are adopting controlled digital lending (CDL) as a strategy, accelerated by the ongoing COVID‐19 pandemic, to facilitate equitable access to print collections. While advocates of CDL contend that digitize‐and‐lend practices reflect an incremental, technology‐assisted adjustment to traditional library circulation, lending, and resource‐sharing practices, opponents of CDL in the United States and Canada argue that the practice contravenes well‐established copyright protections. This paper discusses current controversies surrounding CDL, its potential promise and perils, and concludes that a reasonable, equitable, and forward‐looking application of copyright laws ought to insulate libraries and library consortia from exposure to liability for engaging in CDL.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,018
Communication savante0,0180,012
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,194 · 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
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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