Bibliographic record
Abstract
Malgré le grand nombre d’études sur le copyright musical, rares sont les travaux qui explorent de manière directe et approfondie le rôle du droit dans la régulation de la mémoire musicale. En considérant l’enregistrement sonore comme une technologie mémorielle, il s’agit de comprendre la manière dont les lois régissant le copyright tentent de gérer l’impact d’une telle technologie sur les concepts juridiques de mémoire musicale et de subjectivité auctoriale. L’article analyse la jurisprudence concernant la « cryptomnésie » ou le plagiat inconscient aux Etats-Unis et au Canada, c’est-à-dire des cas où la défense consiste à démontrer l’impossibilité d’un accès à l’œuvre originale et donc l’impossibilité de sa copie. Ces similitudes contestées font apparaître la dispersion de la mémoire et de la créativité dans un réseau hétérogène comprenant non seulement les compositeurs, les musiciens et les producteurs, mais aussi les institutions et les machines : le sujet auctorial des discours et des pratiques juridiques s’en trouve radicalement décentré. Les procès de la fin du XXe siècle sur le plagiat inconscient anticipent les récentes campagnes juridiques contre le remix en forme de mash-up, le partage de fichiers en peer-to-peer et les autres pratiques populaires de reproduction de la musique en ligne. Ils annoncent les préoccupations actuelles concernant les subjectivités des créateurs ou consommateurs lorsqu’elles se trouvent entrelacées avec des technologies numériques. Le copyright est le lieu de surveillance et de normalisation de certains modes d’écoute et de mémorisation des enregistrements sonores, afin de désamorcer les tensions inhérentes au champ de la reproduction musicale capitaliste.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.197 | 0.054 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".