Language and Discourse in the Canadian Copyright Act Review
Notice bibliographique
Résumé
This study has examined the 2017-2019 Parliamentary review of Canada’s Copyright Act by the Industry, Science, and Technology (INDU) Committee, focusing on the impact the discourse around copyright in Canada has on legislative change. We have investigated the recommendations for amendments to the Copyright Act, and the rationales put forward to support them, made to the INDU Committee by various types of stakeholders, as well as the interactions between stakeholders and committee members in their meetings. We aimed to make connections between these contributions and the committee’s own resulting report and recommendations, as well as with any responses or actions taken by the federal government. Our primary focus has been on areas of discussion and debate relevant to higher education, including fair dealing, collective licensing in Canada, Indigenous rights, Crown copyright, technological protection measures, and contract override of user rights. We have a particular interest in using our findings to support future advocacy for copyright and user rights in higher education and libraries. See the Wiki for our publications and presentations. A number of our data files and codebooks are available below. Co-Investigators: Jennifer Zerkee, Copyright Specialist, Simon Fraser University; Stephanie Savage, Scholarly Communications and Copyright Services Librarian, University of British Columbia Research Assistants: Arianna Alcaraz (University of Alberta School of Library and Information Studies) 2023-2024; Will Power-Jenkins (University of Toronto iSchool) 2022-2023; Jentry Campbell (UBC iSchool) 2020-2021; Jessi Robinson (UBC iSchool) 2021 This project has received funding from an SFU/SSHRC Small Explore Grant (2022) and a CARL Research in Librarianship Grant (2020).
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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 | 0,109 | 0,232 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,071 | 0,059 |
| Communication savante | 0,042 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».