Copyright Anxiety and Legal Chill in Higher Education: A Comparison of Canada and the United Kingdom (UK)
Notice bibliographique
Résumé
This study builds upon and extends previous research into the phenomenon of copyright anxiety, initially measured through the Copyright Anxiety Scale (CAS) developed by Wakaruk et al. (2021). The primary aims are to explore levels of copyright anxiety within the higher education sectors of the UK and Canada, and to examine whether copyright law and the way it is perceived in these sectors inhibits innovative research and teaching practices. Using an adapted version of the copyright anxiety scale survey, we collected responses from over 500 participants in the UK and Canada during the summer of 2023. Additionally, we conducted seven focus groups with 32 individuals to gain deeper insights into the phenomenon and explore potential interventions. Our findings indicate that those working in higher education are more worried about copyright than those outside the sector. Copyright concerns can cause significant anxiety and emotional labor, which may lead to legal chill that hampers teaching, research, and the provision of library programs and services. For example, academics may use less appropriate materials due to copyright concerns, negatively affecting pedagogical impact. Librarians, often acting as copyright advisors, may experience heightened anxiety, leading them to provide more risk-averse guidance to users and decision-makers. Future publications from this research will further develop a coding frame and explore options for mitigating copyright anxiety and chill in this sector.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».