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Enregistrement W5938804

Use of Copyright Content on the Internet: Considerations on Excludability and Collective Licensing

2005· article· en· W5938804 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel J. Gervais

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCopyright and Intellectual Property
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetRemunerationExcludabilityCopyright lawLaw and economicsFree ridingBusinessSet (abstract data type)Internet privacyEconomicsPolitical scienceAdvertisingIntellectual propertyIncentiveLawMicroeconomicsPublic goodComputer scienceWorld Wide Web
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Internet has been a catalyst for problems latent within the copyright system. Fundamentally, the question is to determine under what circumstances should a copyright holder have a right to exclude others from using her copyright work on the Internet? This is the topic of this chapter. The underlying hypothesis is that policy analysis concerning copyright has shifted because it is now facing a number of formidable opponents, in most cases for the first time on that scale. Those opponents are other rights, including privacy. Copyright is not or no longer a closed system with exceptions looping back to a set of exclusive rights in which an appropriate equilibrium in the regulation of knowledge creation and dissemination was supposed to be reached. After an analysis of the problems that have emerged in trying to use copyright to exclude use on the Internet, the Chapter suggests possible solutions articulated along three types of use: those that should be free; those that should be licensed collectively (i.e., where the power to exclude is replaced with a remuneration system accompanied by standard conditions) and a small set of uses that can be licensed transactionally. In suggesting a greater role for collective (as opposed to individual) licensing, the paper considers the introduction of an Extended Repertoire System in Canada.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0150,061
Communication savante0,0200,020
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0130,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,151 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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