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Record W2582710732

Les photos prises par les téléphones cellulaires sont-elles assez « originales » pour être protégées par la Loi sur le droit d’auteur?

2016· article· fr· W2582710732 on OpenAlexaboutno aff
René Pepin

Bibliographic record

VenueeYLS (Yale Law School) · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicIntellectual Property Law
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

On considérait traditionnellement que l’originalité réside dans les choix faits par le photographe au niveau de la sensibilité du film choisi, de la vitesse de l’obturateur, de la mise au foyer, de la pose du sujet photographié , etc. Mais les caméras incorporées dans les téléphones cellulaires sont si perfectionnées que la prise de photo se fait de façon presque automatique. L’appareil fait seul la mise au foyer, le flash se déclenche au besoin, la vitesse d’obturation est optimale, le cadrage se fait presque seul, etc. C’est justement le grand avantage et le grand attrait de ces appareils. L’utilisateur n’a qu’à pointer son appareil, et appuyer sur un bouton. On peut alors se poser la question de savoir si de telles photos recèlent le niveau minimal d’originalité exigé par la loi pour être protégées. Le cas qui semble le plus délicat est celui des photos dites « selfie », où le propriétaire de l’appareil prend une photo de lui-même, en tenant l’appareil à bout de bras, ou d’une tige de métal pour capter aussi une scène en arrière-plan. C’est sur cette question que nous voulons nous pencher, à savoir si les photos prises par les téléphones cellulaires possèdent ce degré minimal d’originalité pour se mériter protection en vertu de la LDA. Notre propos n’est pas d’étudier qui est le détenteur du droit d’auteur sur ces photos, dans le cas par exemple où plus d’une personne participe à sa réalisation. Ni les droits d’une personne qui serait victime de vol de ses photos, postées ensuite sur internet sans son consentement. Notre but, plus précisément, est d’étudier comment la notion d’originalité, précisée par les tribunaux, peut s’appliquer aux photos, qui présentent, on le verra, des difficultés qui leur sont spécifiques. Les tribunaux ont dû se pencher sur cette question de l’originalité dans les années ’90, dans le cas de conflits concernant des compilations d’annuaires téléphoniques. Après avoir considéré la situation au Canada, nous examinerons la jurisprudence aux États-Unis et en Angleterre, pour voir si elle peut nous éclairer sur la question qui nous intéresse.

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)0.002
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 score0.036
Threshold uncertainty score0.121

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0070.007
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0360.012

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 head0.035
GPT teacher head0.265
Teacher spread0.230 · 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

Citations0
Published2016
Admission routes1
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