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商品詳細
Text- und Data-Mining : Die Anforderungen digitaler Forschungsmethoden an ein innovations- und wissenschaftsfreundliches Urheberrecht.
・ISBN 978-3-8487-7561-3 Brosch. EUR 109.00
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| 著者・編者 | Kleinkopf, Felicitas Lea, |
|---|---|
| シリーズ | Schriftenreihe des Archivs für Urheber- und Medienrecht (UFITA) |
| 出版社 | (Nomos, GW) |
| 出版年月 | 2022.11 |
| ページ数 | 396 S. |
| 言語 | GER |
| ニュース番号 | ＜692-420＞ |
解説
Immer haeufiger werden digitale Methoden wie das Text- und Data-Mining zur Erkenntnisfindung eingesetzt, das die Moeglichkeit bietet, Muster in grossen Datensaetzen zu erkennen und zugleich Grundlage des maschinellen Lernens ist. Die Arbeit betrachtet diese Methode aus urheberrechtlicher Perspektive und beruecksichtigt dabei die Bedeutung und Steuerungswirkung urheberrechtlicher Schranken, die besondere Interessenlage im Wissenschaftsurheberrecht sowie interdisziplinaere Erkenntnisse. In der umfassenden Analyse wird die komplexe Rechtsmaterie strukturiert, es werden Defizite aufgezeigt und konkrete Loesungsvorschlaege unterbreitet. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der langfristigen Zugaenglichkeit der erzeugten Forschungsdaten.