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Enregistrement W7075282480

Copyright and open norms in seven jurisdictions: Benefits, challenges & policy recommendations

2024· book· en· W7075282480 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBournemouth University Research Online (Bournemouth University) · 2024
Typebook
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Resources Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArcadia Fund
Mots-clésDoctrineOrder (exchange)Open governmentNorm (philosophy)Developing countryInterpretation (philosophy)Open dataCivil societyBest practiceSri lanka
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report explores the adoption, use and impact of open norms, as introduced in seven jurisdictions. In particular, the project’s aim was to understand the following: (a) motivations for the adoption of an open norm; (b) how a country has transitioned to an open norm; (c) the benefits and challenges of adopting an open norm; (d) impact on technology, education, research and library sector as relevant; (e) interpretation of open norms by the judiciary; and
\n(f) adoption and use of an open norm, during the COVID-19 pandemic.
\n
\nTo achieve this, the countries were divided into two categories (mixed and civil legal systems) before presenting them in alphabetical order within the report. As such, under mixed/hybrid legal systems, Canada, Israel, Singapore and Sri Lanka are explored whilst Japan and South Korea are
\nconsidered as examples of civil jurisdictions. The report commences with an assessment of the USA’s fair use doctrine before moving on to the other jurisdictions.
\n
\nApplying 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
\nas 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.
\n
\nAccordingly, 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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,138 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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