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Record W3038719432 · doi:10.71781/2506

L’utilisation équitable existe-t-elle toujours ?

2019· dissertation· fr· W3038719432 on OpenAlexfundaboutno aff
Grégory Lancop

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité de MontréalIowa State University
KeywordsHumanitiesGynecologyPhilosophyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Jusqu'à l'arrêt CCH Canadienne Ltée c Barreau du Haut-Canada, rendu par la Cour suprême en 2004, la doctrine canadienne opposait deux exceptions générales au droit d’auteur : l'utilisation équitable (fair dealing), existant surtout dans les pays du Commonwealth (dont le Canada), et l’usage loyal (fair use), exception présente aux États-Unis. Alors que le premier modèle serait restrictif et conservateur, le second se voudrait plus libéral et soucieux des droits des utilisateurs. Il va sans dire que certains auteurs contestaient le statu quo juridique et souhaitaient plutôt l'adoption d'une approche libérale, voire étatsunienne, en matière d'utilisation équitable au Canada. Or, depuis l'arrêt CCH et la pentalogie du droit d’auteur de 2012, un important changement conceptuel de cette dichotomie s’est opéré. Certains auteurs décrivent une réduction significative des différences entre les deux approches, rendant les distinctions futiles. Ainsi, nous sommes amenés à nous poser la question suivante : suite à la jurisprudence canadienne contemporaine, existe-t-il toujours une différence significative entre l'utilisation équitable et l’usage loyal ? Ce mémoire se veut une analyse de l’état du droit en 2019 afin de répondre à cette question. Au terme de son raisonnement, l’auteur arrive à la conclusion que même si les deux régimes se ressemblent plus que jamais, les différences entre ceux-ci sont suffisamment importantes pour ne pas les assimiler à une unique approche avec des variations mineures.

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.013
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: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.416
Threshold uncertainty score0.828

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0090.026
Scholarly communication0.0180.009
Open science0.0020.005
Research integrity0.0040.008
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

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 head0.102
GPT teacher head0.346
Teacher spread0.244 · 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
GenreOther

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".

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Citations0
Published2019
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