Orphan Works in Copyright Law: Causes, Challenges, and Comparative Legal Responses
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the legal, structural, and technological factors that contribute to the growing problem of orphan works within contemporary copyright systems. It explains how the removal of registration formalities, the steady extension of copyright duration, and weak metadata practices have made ownership identification increasingly difficult, particularly in the digital environment. Using a doctrinal and descriptive research methodology, the paper draws on domestic legislation, international treaties, judicial decisions, and policy reports to assess the scale of the problem and its practical consequences for authors, users, libraries, and cultural institutions. Comparative analysis of approaches in the United States, the European Union, Canada, and India highlight divergent regulatory models ranging from fair use doctrines to licensing and centralized orphan works registries. The discussion shows how legal uncertainty discourages preservation, digitization, and lawful reuse, resulting in a broader loss to public access and cultural memory. The article concludes by outlining policy options and preventive measures, emphasizing the role of diligent search standards, limited liability frameworks, and improved rights information systems in balancing copyright protection with public interest objectives.
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 | 0,036 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,057 |
| Communication savante | 0,019 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».