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EU copyright reform : an institutional approach

2022· dissertation· W7151855684 on OpenAlexaboutno aff
Natasha Mangal

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicCopyright and Intellectual Property
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Institutional changeWork (physics)Promotion (chess)Legitimacy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La réforme du droit d'auteur dans l'UE : une approche institutionnelle Cette thèse a pour objet d’étudier comment le dispositif institutionnel actuel pour l’adaptation du droit d’auteur dans l’Union européenne peut être reconsidéré afin de promouvoir le niveau de cohérence plus élevé dans les pratiques réglementaires des États membres, ainsi que dans l’intérêt de la promotion d’un corps de règles européennes plus dynamiques en la matière.À l’aide de l’outil normatif de l’analyse institutionnelle comparative, les dispositions institutionnelles actuelles sont examinées, en se concentrant sur la qualité de la participation des parties prenantes du droit d’auteur dans le système politique, le marché et les tribunaux. Des exemples d’institutions administratives du droit d’auteur dans certaines juridictions (États-Unis et Canada) sont analysés plus en détail, en tirant des conclusions sur leurs fonctions et leurs rôles dans leurs systèmes juridiques respectifs. Enfin, cette thèse propose plusieurs solutions politiques, y compris la possibilité d’envisager une nouvelle autorité au niveau de l’Union européenne pour le droit d’auteur. En fin de compte, la remise en question du statu quo institutionnel dans l’Union européenne peut révéler de nouvelles voies prometteuses pour développer les fonctions administratives, quasi judiciaires, d’observation et de conseil nécessaires à la gestion du droit d’auteur 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)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.756
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0040.000
Scholarly communication0.0020.007
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.4680.004

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.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.247
Teacher spread0.216 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
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