Notice bibliographique
Résumé
The arrival of new communication technologies has presented individuals with an unprecedented ability to create new copyrighted works to benefit society. To unleash its potential, policy makers has advanced a wide array of proposals to reform copyright law. In the past I suggested the introduction of a copyright exception for predominantly non-commercial user-generated content (PNCUGC exception), which the Bills Committee ultimately adopted as one of its committee stage amendments. Although this proposal was inspired by Section 29.21 Copyright Modernization Act of Canada, it also derived support from the transformative use doctrine in the United States. Having fuelled innovation in the information technology sector, which ranges from search engines to mass digitization initiatives to the use of text and data mining, this doctrine remains one of the more attractive and valuable features of US copyright law. While the reform proposal to introduce a new PNCUGC exception would provide the flexibilities needed to boost user-generated creativity, some policy makers may find it too progressive that the proposal would tip the balance of the copyright system too much towards users at the expense of copyright holders. However, although increased flexibilities in copyright law have provided many benefits, they also have generated some concerns and criticisms. Today the potential of user-generated creativity is too important to ignore. Countries that are willing to increase copyright flexibilities for such creativity will likely be in a better position to realize the full potential generated by new communication technologies. If we are to fully realize the political, economic, social and cultural benefits provided by the Internet and new communication technologies and be adequately prepared for the future, taking note of Professor Johns' suggestion that the relation between creativity and commerce may shift again, policy makers and commentators should pay greater attention to law reforms that increase copyright flexibilities for user-generated creativity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 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 ».