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Text- und Data-Mining

Die Anforderungen digitaler Forschungsmethoden an ein innovations- und wissenschaftsfreundliches Urheberrecht
Verfasser: Suche nach diesem Verfasser Kleinkopf, Felicitas Lea (Verfasser)
Jahr: 2022
Verlag: Baden-Baden, Nomos
Reihe: Schriftenreihe des Archivs für Urheber- und Medienrecht; 300
Mediengruppe: ONLINE
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Inhalt

Zusammenfassung
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. (Quelle: Verlag) Lizenz: CC-BY

Details

Verfasser: Suche nach diesem Verfasser Kleinkopf, Felicitas Lea (Verfasser)
Verfasserangabe: Felicitas Lea Kleinkopf
Jahr: 2022
Verlag: Baden-Baden, Nomos
E-Medium: Online-Volltext opens in new tab
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ISBN: 978-3-8487-7561-3
2. ISBN: 978-3-7489-3536-0
Beschreibung: 1 Online-Ressource
Reihe: Schriftenreihe des Archivs für Urheber- und Medienrecht; 300
Schlagwörter: open access; Data Mining; Forschungsbericht; Innovation; Kulturerbe; Text; Wissenschaft; Urheberrecht; Bibliothek
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Sprache: Deutsch
Mediengruppe: ONLINE