Language and Discourse in the Canadian Copyright Act Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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).
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,300 | 0,352 |
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 découle