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Record W7104289048 · doi:10.71781/1908

La juste rémunération des créateurs de la musique à l’ère du numérique : regard croisé France-Canada : quelle régulation pour assurer l’équitable répartition des redevances musicales à l’ère du numérique?

2021· dissertation· fr· W7104289048 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicCopyright and Intellectual Property
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Private lifeLimiting

Abstract

fetched live from OpenAlex

La rémunération des créateurs d’œuvres musicales est indispensable au développement et à la pérennisation de l’innovation artistique. Cette rémunération doit se faire de manière juste et équitable entre les divers acteurs de la création musicale. Pour assurer une répartition équitable des redevances musicales, le droit de la propriété intellectuelle prévoit diverses règles et mécanismes de gestion des droits d’auteur. Cependant, à l’ère du numérique, ces mécanismes ne semblent plus efficaces face au développement des technologies informatiques. À côté des règles étatiques, des règles d’origine privée se sont développées. Parmi ces règles, les règles de nature technique et informatique présentent des caractéristiques intéressantes et efficaces pour renforcer et/ou suppléer les règles étatiques de gestion des droits d’auteur. En partant du principe que l’on se trouve aujourd’hui dans une ère juridique postmoderne où se juxtaposent des règles juridiques d’origine et de nature différentes, ce mémoire se présente comme une réflexion sur le type de régulation le plus pertinent pour assurer la juste et équitable rémunération des créateurs de la musique à l’ère du numérique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.493
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0090.001
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.007
GPT teacher head0.170
Teacher spread0.163 · 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 teacher head, not a consensus.

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
Published2021
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