Les consommateurs et les clubs vidéo ont-ils le droit de modifier les films à leur guise?
Bibliographic record
Abstract
Dans un premier temps, nous voulons étudier le litige en cours. Même si aucune décision sur le fond n’est susceptible d’être rendue à court terme, nous pouvons scruter les prétentions des parties et voir l’état du droit aux États-Unis sur ce sujet. Nous examinerons ensuite comment cette problématique serait traitée au Canada.\nEt c’est ici que la question soulevée dans le litige revêt tout son intérêt, car elle met en jeu des notions fonda- mentales en matière de droit d’auteur. On devra ainsi se demander si le fait pour une personne ou une entreprise de retrancher des séquences représentant quelques minutes d’un film porte atteinte au droit moral du créateur, notamment au droit à l’intégrité de son œuvre. Ce fait constitue-t-il une reproduction illégale de l’œuvre? Porte-t-il atteinte au droit des studios de cinéma de trans- former ou d’adapter l’œuvre? Si en réponse à une ou l’autre de ces questions on juge qu’il y a eu violation de la loi, cette personne ou entreprise est-elle exonérée de toute responsabilité par la notion d’utilisation équitable?
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.004 |
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".