Prinsip Fair Use terhadap Cover Lagu Musisi Jalanan dalam Perlindungan Hak Cipta
Notice bibliographique
Résumé
Cover lagu merupakan kegiatan menyanyikan ulang lagu milik orang lain. \nKegiatan ini telah menjadi trend di kalangan masyarakat salah satunya musisi \njalanan, musisi jalanan memanfaatkan karya musik ini dengan bernyanyi dengan \ntujuan untuk memperoleh keuntungan. Praktik cover lagu yang dilakukan oleh \nmusisi jalanan ini dapat dikategorikan sebagai pelanggaran hak eksklusif pencipta. \nPenerapan prinsip fair use pada cover lagu musisi jalanan masih menjadi isu hukum \nyang kompleks dan memerlukan pemahaman yang lebih baik dari pencipta dan \nmusisi jalanan. Meskipun praktik penggunaan cover lagu musisi jalanan diatur \nsecara jelas dalam Undang-Undang Nomor 28 Tahun 2014 tentang Hak Cipta, \nnamun masih terdapat berbagai tafsiran yang berbeda tentang bagaimana penerapan prinsip fair use. Dengan menggunakan pendekatan perundang-undangan, \nkonseptual dan historis. Penelitian ini dimaksudkan untuk mengkaji penggunaan \nfair use dalam cover lagu musisi jalanan.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,010 |
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 ».