Text- und Data-Mining / Schriftenreihe des Archivs für Urheber- und Medienrecht Bd.300 (PDF)
Die Anforderungen digitaler Forschungsmethoden an ein innovations- und wissenschaftsfreundliches Urheberrecht
Immer häufiger werden digitale Methoden wie das Text- und Data-Mining zur Erkenntnisfindung eingesetzt, das die Möglichkeit bietet, Muster in grossen Datensätzen zu erkennen und zugleich Grundlage des maschinellen Lernens ist. Die Arbeit betrachtet diese...
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Produktinformationen zu „Text- und Data-Mining / Schriftenreihe des Archivs für Urheber- und Medienrecht Bd.300 (PDF)“
Immer häufiger werden digitale Methoden wie das Text- und Data-Mining zur Erkenntnisfindung eingesetzt, das die Möglichkeit bietet, Muster in grossen Datensätzen zu erkennen und zugleich Grundlage des maschinellen Lernens ist. Die Arbeit betrachtet diese Methode aus urheberrechtlicher Perspektive und berücksichtigt dabei die Bedeutung und Steuerungswirkung urheberrechtlicher Schranken, die besondere Interessenlage im Wissenschaftsurheberrecht sowie interdisziplinäre Erkenntnisse. In der umfassenden Analyse wird die komplexe Rechtsmaterie strukturiert, es werden Defizite aufgezeigt und konkrete Lösungsvorschläge unterbreitet. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der langfristigen Zugänglichkeit der erzeugten Forschungsdaten.
Bibliographische Angaben
- Autor: Felicitas Lea Kleinkopf
- 2022, 1. Auflage, 396 Seiten, Deutsch
- Verlag: Nomos Verlag
- ISBN-10: 3748935366
- ISBN-13: 9783748935360
- Erscheinungsdatum: 28.10.2022
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Grösse: 1.61 MB
- Mit Kopierschutz
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