Qui détient les droits d'auteur sur les diverses productions des professeurs d'université?
Bibliographic record
Abstract
L’utilisation des nouvelles technologies de l’information et de la communication (NTIC) peut prendre un grand nombre de formes. On peut donner l’exemple, déjà appliqué à certains endroits, où le professeur, en plus de dispenser son enseignement dans un local de cours, place le contenu intégral de son cours sur un serveur de la faculté ou de l’université, avec un genre de babillard électronique dans lequel les étudiants peuvent lui poser des questions, lire ses réponses, ou discuter entre eux de différents sujets. Les étudiants peuvent aussi le contacter par téléphone ou par courriel. La technologie facilite également l’enregistrement des cours sur cassettes vidéo ou sur disques compacts. Il est facile de voir comment une université peut tirer profit de ces éléments. Elle peut être tentée d’utiliser les cours pré-enregistrés année après année auprès d’une clientèle qui demeure dans les régions éloignées des grands centres. Elle pourrait conclure des ententes avec d’autres universités de façon à mettre en commun une « banque » de cours pré-enregistrés et ainsi les offrir à des étudiants inscrits à l’une ou l’autre université. Ce serait un moyen peu dispendieux d’augmenter le nombre d’étudiants qui vont verser des frais de scolarité. . . La question de savoir qui détient les droits d’auteur sur ces diverses productions devient donc très importante. Si c’est l’université qui les détient, elle pourrait faire en sorte qu’un professeur qui dispense un enseignement au moyen du logiciel ‘‘Power point’’, par exemple, ne puisse le réutiliser s’il change d’employeur, à moins d’avoir obtenu son consentement et possiblement de lui avoir versé des droits d’auteur.\nC’est donc toute cette problématique que nous nous proposons d’étudier. Nous allons examiner l’état du droit au Canada, en Angleterre et aux États-Unis, car les règles prévues dans la législation de ces trois pays sur le sujet sont très semblables. De plus, aux États-Unis cette question a été l’objet de beaucoup d’attention en doctrine.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".