“An Hundred Stories in Ten Days”: COVID-19 Lessons for Culture, Learning, and Copyright Law
Notice bibliographique
Résumé
In the face of a pandemic, copyright law may seem a frivolous concern; but its importance lies in the ever-expanding role that it plays in either enabling or constraining the kinds of communicative activities that are critical to a flourishing life. In this article, we reflect on how the cultural and educative practices that have burgeoned under quarantine conditions shed new light on a longstanding problem: The need to recalibrate the copyright system to better serve its purposes in the face of changing social and technological circumstances. We begin by discussing how copyright restrictions have manifested in a variety of contexts driven by the coronavirus lockdown, focusing first on creative engagement and then on learning, foregrounding the damage done by encoding a permission-first approach into governance structures and digital platforms. These stories unsettle the common copyright narrative— the one that tells us that copyright encourages learning and the creation and dissemination of works—laying bare its disconnect from the current realities of our digital dependency. Turning to consider the justifications for copyright control, we underscore the critical role of user rights and substantive technological neutrality in crafting a flexible and fair copyright system for the future. The article concludes with some lessons that might be drawn from these tales of copyright in the time of COVID19 to inform the development of new digital copyright norms for whatever “new normal” emerges.
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 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 | 0,015 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,086 |
| Communication savante | 0,027 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».