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Enregistrement W6948591615 · doi:10.5281/zenodo.10655757

Copyright and Open Norms in Seven Jurisdictions: Benefits, Challenges & Policy Recommendations

2024· report· en· W6948591615 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typereport
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueToxoplasma gondii Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationNorm (philosophy)DoctrineCivil societyOpen government

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adopting a desk-based literature review, as well as discussion with national experts from the relevant jurisdictions, this report explores the adoption, use and impact of open norms, as introduced in seven jurisdictions. Applying various criteria for measuring success and through an analysis of the law as well as engagement with National Experts of the relevant countries, the authors demonstrate that introducing an open norm has several benefits. These include, for example, allowing a country’s creative, educational and research sectors to progress effectively, and benefit from developments in technology in a timely manner. In particular, the report highlights the benefits experienced by countries such as Canada, Israel, Singapore and Japan, whilst the benefits of the USA’s long-standing fair use doctrine have also been captured. Where there have been challenges, these have not been due to the introduction of an open norm per se, but, rather due to failings in drafting the legislation (Sri Lanka) or how it has been approached by the judiciary (South Korea). As such, it must be emphasised that the challenges faced by Sri Lanka and South Korea emerged not due to any incompatibility of open norms with a hybrid or civil law system, but rather due to the reasons as outlined above. These are clear lessons that can be learnt by countries wishing to adopt an open norm in the future. As highlighted in the conclusions, challenges associated with legal transplants can be mitigated by varying different strategies including producing guidelines, opinions from legal authorities and paving the way for further regulations as seen in countries such as Israel and South Korea. Accordingly, the authors recommend the adoption of open norms in other countries around the world, including in European countries. As discussed in detail in this report, there is much to gain and little to lose by adopting open norms in copyright law. Rather than waiting for long periods for a piece of legislation to be introduced that addresses a single issue, open norms present the opportunity for countries to progress their education, research, creative and technological sectors in a timely fashion. The publication is issued as part of the Knowledge Rights 21 (KR21) project, funded by Arcadia – a charitable fund of Lisbet Rausing and Peter Baldwin. More details and resources are available on the KR21 website.

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)0,118
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,178
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1180,178
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0120,015
Études des sciences et des technologies0,0100,017
Communication savante0,0360,048
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0150,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,244 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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