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Enregistrement W4403996806 · doi:10.1016/j.clsr.2024.106068

Techno-authoritarianism & copyright issues of user-generated content on social- media

2024· article· en· W4403996806 sur OpenAlexaff
Ahmed Ragib Chowdhury

Notice bibliographique

RevueComputer law & security review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLaw, AI, and Intellectual Property
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuthoritarianismSocial mediaContent (measure theory)Internet privacyComputer scienceUser-generated contentBusinessPolitical scienceWorld Wide WebLawDemocracyMathematicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lawrence Lessig in “Code: Version 2.0” presents “code” as the new law and regulator of cyberspace. Previously, techno-authoritarianism represented state sponsored authoritarian use of the internet, and digital technologies. It has now experienced a takeover by private entities such as social media platforms, who exercise extensive control over the platforms and how users interact with them. Code, akin to the law of cyberspace emboldens social media platforms to administer it according to their agenda, the terms of use of such platforms being one such example. The terms of use, which are also clickwrap agreements, are imposed unilaterally on users without scope of negotiation, essentially amounting to unconscionable contracts of adhesion. This paper will focus on one specific angle of the impact brought upon by the terms of use, user-generated content on social media platforms, and their copyright related rights. This paper will doctrinally assess the impact the “terms of use” of social media platforms has on user-generated content from a copyright law perspective, and consider whether the terms amount to unconscionable contracts of adhesion. This paper revisits, or reimagines this problem surrounding copyrightability of user-generated content and social media platform terms of use from the lens of techno-authoritarianism and the influence of code.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,020
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
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