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Universitätsbibliothek Heidelberg
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 Online-Ressource
Verfasst von:Kleinkopf, Felicitas [VerfasserIn]   i
Titel:Text- und Data-Mining
Titelzusatz:die Anforderungen digitaler Forschungsmethoden an ein innovations- und wissenschaftsfreundliches Urheberrecht
Institutionen:Albert-Ludwigs-Universität Freiburg [Grad-verleihende Institution]   i
Verf.angabe:Felicitas Lea Kleinkopf
Ausgabe:1. Auflage
Verlagsort:Baden-Baden
Verlag:Nomos Verlagsgesellschaft
Jahr:2022
Umfang:1 Online-Ressource (396 Seiten)
Gesamttitel/Reihe:Schriftenreihe des Archivs für Urheber- und Medienrecht UFITA ; Band 300
 Nomos eLibrary : Open Access
Hochschulschrift:Dissertation, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg i. Breisgau, 2022
ISBN:978-3-7489-3536-0
Abstract: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.
 Digital methods such as text and data mining are utilised more and more frequently to gather knowledge, thereby offering the ability to recognise patterns in large data sets as well as being the basis of machine learning. This work examines this digital method from a copyright perspective, evaluating the significance and controlling effect of copyright barriers, the special interests involved in scientific copyright law and elements of interdisciplinary knowledge. This comprehensive analysis structures this complex legal matter, identifies deficits and suggests viable solutions. One focus lies on the long-term accessibility of the research data that are generated within this process.
DOI:doi:10.5771/9783748935360
URL:kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.5771/9783748935360
 kostenfrei: Verlag: https://www.nomos-elibrary.de/10.5771/9783748935360
 kostenfrei: Resolving-System: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:25-freidok-2349117
 kostenfrei: Verlag: https://freidok.uni-freiburg.de/data/234911
 Inhaltstext: http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=32b26fc7cd7c48d08f30551763cf471a&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm
 DOI: https://doi.org/10.5771/9783748935360
URN:urn:nbn:de:bsz:25-freidok-2349117
Schlagwörter:(g)Deutschland   i / (s)Forschung   i / (s)Text Mining   i / (s)Data Mining   i / (s)Urheberrecht   i
Datenträger:Online-Ressource
Dokumenttyp:Hochschulschrift
Sprache:ger
Bibliogr. Hinweis:Erscheint auch als : Druck-Ausgabe: Kleinkopf, Felicitas, 1995 - : Text- und Data-Mining. - 1. Auflage. - Baden-Baden : Nomos, 2022. - 396 Seiten
RVK-Notation:PE 745   i
 PZ 3400   i
Sach-SW:Urheberrecht
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 Text Mining
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 Forschungsdaten
K10plus-PPN:1820817377
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Lokale URL UB: Zum Volltext

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