What Should Students Pay for University Course Readings? An Empirical, Economic, and Legal Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In the context of the significant court battles that are being fought over the potential copyright infringement involved in distributing the articles and excerpts assigned to students in university courses, this study analyzes 3,391 course syllabuses (2015-2020) from nine provinces and 34 universities across Canada. It identifies the types and proportions of required readings among academic and non-academic sources. Academic readings are assigned on 26.6 percent of the syllabuses, compared to 8.3 percent of syllabuses for media articles and trade book chapters. Among the assigned readings, journal articles lead the list (with 54.3% of all readings), compared to scholarly book chapters (33.5%), media articles (6.0%), and trade book chapters (6.3%). The social sciences lead in the assignment of journal articles and the humanities in trade book chapters, while science was least likely to have assigned readings of any type. The study also found that textbooks are required on a majority of syllabuses (66.0%), with only minor differences in this proportion across science, social sciences, and humanities. The data enable a further analysis at the page level of what the average student is asked to read annually, which, at the Access Copyright current tariff of $14.31 (approved by the Canadian Copyright Board), amounts to a $0.021 per page. This rate is applied in a proposed new “three-step syllabus rule” that avoids double-charging students for academic materials (90.1% of readings by pages), while fairly compensating professional authors and their publishers (9.9%), with the data analyzed here suggesting a $1.40 annual charge per student for their assigned readings. Version 2 of this preprint contains an appendix setting out how the Open Syllabus Project can be used with the three-step syllabus rule.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».