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Record W1896343948 · doi:10.7202/1029017ar

Lois autochtones, loi sur la propriété intellectuelle et politiques muséales

2015· article· fr· W1896343948 on OpenAlexaffvenue
Catherine Bell, Jessica C. Lai, Laura K. Skorodenski, Anne-Hélène Kerbiriou

Bibliographic record

VenueAnthropologie et Sociétés · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicCopyright and Intellectual Property
Canadian institutionsUniversity of Alberta
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La question des relations respectueuses et, dans le cadre de ces relations, la question de la conciliation des lois et des valeurs relatives à l’usage et au contrôle du patrimoine immatériel autochtone, sont soulevées dans de nombreux contextes muséaux, entre autres en ce qui concerne : le rapatriement des objets de culture matérielle et des informations associées ; la cogestion des informations et des expressions culturelles qui étaient (ou ont été) considérées comme sensibles ou sacrées par une communauté autochtone ; les données et les résultats des recherches portant sur les Peuples autochtones ou menées sur leurs territoires ; et les images numériques et les procédés multimédias conçus pour améliorer les expositions ou l’accès aux informations, ainsi que la participation des Autochtones à l’interprétation et au contrôle des collections et/ou la participation du grand public par l’intermédiaire des technologies actuelles (par exemple, les « musées virtuels »). Cependant, la nature particulière des normes occidentales de la propriété intellectuelle (dictées dans une large mesure par des contraintes internationales) et la scission entre matériel et immatériel dans le domaine de la propriété occidentale compliquent le tableau. Cet article décrit l’environnement juridique et politique actuel du traitement du patrimoine immatériel dans les expositions et les collections muséales et la façon dont la Loi sur la propriété intellectuelle, en particulier sur les questions des marques de commerce et des droits d’auteur, présente autant d’opportunités que de difficultés pour la mise en oeuvre de politiques acceptables vis-à-vis des lois autochtones et de relations respectueuses avec les Autochtones.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.025
Threshold uncertainty score0.066

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0050.020
Scholarly communication0.0100.007
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0200.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.288
GPT teacher head0.480
Teacher spread0.191 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2015
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