Mostrando entradas con la etiqueta Derechos de autor. Mostrar todas las entradas
Mostrando entradas con la etiqueta Derechos de autor. Mostrar todas las entradas

martes, 10 de diciembre de 2024

Editoriales están vendiendo artículos para entrenar IA y generando millones de dólares

 Publicado en blog Universo abierto
https://universoabierto.org/2024/12/10/los-editores-estan-vendiendo-articulos-para-entrenar-ia-y-generando-millones-de-dolares/




Los editores están vendiendo artículos para entrenar IA y generando millones de dólares

Kwon, Diana. «Publishers Are Selling Papers to Train AIs — and Making Millions of Dollars.» Nature, December 9, 2024. https://www.nature.com/articles/d41586-024-04018-5.

Con el aumento de la popularidad de la inteligencia artificial generativa (IA), varios editores académicos han establecido acuerdos con empresas tecnológicas que buscan utilizar contenido académico para entrenar los grandes modelos de lenguaje (LLMs) que sustentan sus herramientas de IA. Estos acuerdos han resultado altamente lucrativos, generando millones de dólares para los editores involucrados.

Roger Schonfeld, co-creador de un nuevo rastreador de acuerdos y vicepresidente de bibliotecas, comunicación académica y museos en Ithaka S+R, una firma de consultoría en educación superior con sede en Nueva York, comenta: “Estábamos observando anuncios de estos acuerdos y comenzamos a pensar que esto está empezando a convertirse en un patrón”. Schonfeld y su equipo lanzaron en octubre Generative AI Licensing Agreement Tracker, una herramienta destinada a recoger los acuerdos que se están realizando entre editores y compañías de tecnología.

El rastreador tiene como objetivo no solo documentar cada acuerdo individual, sino también identificar y analizar las tendencias generales que emergen de estos acuerdos. Al proporcionar una fuente centralizada de información, el tracker facilita que la comunidad académica y tecnológica comprendan mejor cómo se está utilizando el contenido académico para el desarrollo de IA generativa.

Este fenómeno refleja una creciente intersección entre la publicación académica y el desarrollo de tecnologías avanzadas de IA. Los editores, al vender derechos de uso de sus artículos para entrenar modelos de lenguaje, están aprovechando nuevas oportunidades de ingresos, mientras que las empresas de tecnología aseguran el acceso a vastas cantidades de datos necesarios para mejorar la precisión y capacidad de sus sistemas de IA.

El seguimiento de estos acuerdos es crucial para mantener la transparencia en cómo se utiliza el contenido académico y para asegurar que se respeten los derechos de los autores y las instituciones educativas. Además, este rastreador puede ayudar a identificar posibles implicaciones éticas y legales relacionadas con el uso de investigaciones académicas en el entrenamiento de inteligencias artificiales.

Principales acuerdos:

  • Taylor & Francis firmó un acuerdo de 10 millones de dólares con Microsoft
  • Wiley generó 23 millones de dólares en un acuerdo con una empresa no revelada y espera otros 21 millones este año.
  • Otros grandes editores, como Elsevier y Springer Nature, no han comentado sobre acuerdos similares.

También los editores están creando nuevas posiciones y programas, como el «Wiley AI Partnerships», para formalizar colaboraciones con empresas de tecnología. Esto refleja que estos acuerdos no son excepcionales, sino parte de una estrategia a largo plazo.

Los acuerdos entre editores académicos y empresas de IA están transformando la publicación científica, generando ingresos sustanciales y redefiniendo la relación entre autores, editores y tecnología. Sin embargo, el debate sobre la transparencia y las implicaciones éticas de estas prácticas sigue abierto.

Algunos académicos han mostrado preocupación por el uso de su contenido sin su conocimiento.

  • De Gruyter Brill creó una página informativa para explicar los acuerdos y abordar las inquietudes de los autores.
  • Cambridge University Press & Assessment adoptó un enfoque de participación voluntaria, contactando a 20.000 autores para obtener su consentimiento explícito.

martes, 19 de noviembre de 2024

La editorial HarperCollins vende las obras de sus autores a empresa de IA

Publicado en blog Universo abierto
https://universoabierto.org/2024/11/19/harpercollins-confirma-que-tiene-un-acuerdo-para-vender-las-obras-de-sus-autores-a-una-empresa-de-ia/



HarperCollins confirma que tiene un acuerdo para vender las obras de sus autores a una empresa de IA

Cole ·, Samantha. 2024. «HarperCollins Confirms It Has a Deal to Sell Authors’ Work to AI Company». 404 Media. 18 de noviembre de 2024. https://www.404media.co/harpercollins-ai-deal/.

HarperCollins, una de las editoriales más grandes del mundo, ha confirmado un acuerdo con una empresa de tecnología de inteligencia artificial (IA) para permitir el uso limitado de ciertos títulos de no ficción de su catálogo para entrenar modelos de IA. La participación de los autores en este acuerdo es opcional; ellos pueden decidir si aceptan o rechazan la propuesta.

Según un portavoz de HarperCollins, este convenio busca mejorar la calidad y el rendimiento de los modelos de IA y cuenta con restricciones claras para respetar los derechos de los autores. La editorial enfatiza que su objetivo es proteger el valor inherente de las obras de sus autores y garantizar el flujo compartido de ingresos y regalías. Además, destaca su larga tradición de innovación y exploración de nuevos modelos de negocio.

El acuerdo contempla el pago de 2.500$ por título a los autores que opten por participar, una cantidad que no es negociable. Este ofrecimiento ha generado debate, especialmente en relación con el uso de materiales protegidos por derechos de autor en el entrenamiento de modelos de IA.

Daniel Kibblesmith, autor del libro infantil Santa’s Husband, compartió en la red social Bluesky un correo de su agente que describe la propuesta de HarperCollins. En el mensaje, su agente menciona las controversias alrededor del uso de materiales con derechos de autor para entrenar IA, destacando que muchas empresas lo hacen sin reconocer ni compensar a los creadores originales. También se alude al temor de que estos modelos puedan hacer obsoletos a los autores en el futuro.

Kibblesmith criticó la decisión de HarperCollins, calificándola como una búsqueda desesperada de ganancias a corto plazo. Señaló que este desarrollo podría dividir el mercado en dos tipos de lectores: aquellos que buscan una conexión humana auténtica a través de los libros y aquellos que prefieren contenido personalizado y generado por IA, diseñado para evitar cualquier desafío intelectual.

El uso de obras protegidas por derechos de autor para entrenar IA ha sido un tema polémico. Numerosas empresas han sido acusadas de aprovecharse de materiales sin compensar a sus creadores. Este acuerdo de HarperCollins es una de las primeras instancias donde una gran editorial propone explícitamente un trato transparente y compensatorio, aunque limitado, para el uso de este tipo de contenido.

En general, el tema pone de relieve las tensiones entre la innovación tecnológica y la preservación del valor del trabajo creativo humano, planteando preguntas sobre el futuro de los derechos de autor y la sostenibilidad de las profesiones creativas en la era de la IA.

jueves, 14 de noviembre de 2024

ChatGPT vs Derechos de autor: ¿Cómo va el marcador NYT vs OpenAI?

Publicado en Xataka
https://www.xataka.com/robotica-e-ia/openai-gana-primera-batalla-copyright-chatgpt-no-guerra-acaba-darle-enorme-ventaja-al-new-york-times



- Las demandas por violación de derechos de autor se acumulan en OpenAI
  • - De momento han logrado salir indemnes de uno de esos casos, pero organizaciones como The New York Times están al acecho
  • - El uso de esos contenidos sin licenciar puede acabar metiendo a
    empresas como OpenAI o Google en un problema muy importante
13 Noviembre 2024
Javier Pastor

¿Puede aprovecharse la IA de los contenidos que están públicamente
disponibles en internet? ¿Y si esos contenidos están protegidos por los
derechos de autor? La respuesta a la primera pregunta es clara: 
lo está
haciendo
. La cosa es más delicada para la segunda, pero todo apunta
a que las empresas de IA están usando 
también contenidos con
copyright
 para entrenar sus modelos. Ahora queda saber si eso tendrá
consecuencias.

Periódicos que acusan a ChatGPT de robarles contenidos.
Raw Story y Alternet son dos publicaciones online que como indican 
en
Reuters
 demandaron a OpenAI el pasado mes de febrero.
Según la demanda, la empresa usó miles de sus artículos
sin permiso para entrenar su popular chatbot, ChatGPT.
No solo eso: acusan a OpenAI de reproducir sus contenidos
con copyright cuando se le pedían dichos contenidos a su modelo de IA.

OpenAI gana una batalla. De momento OpenAI puede respirar
tranquila. En Estados Unidos, una jueza federal de Nueva York,
Colleen McMahon, ha indicado 
en su sentencia que estos medios
de noticias no se han visto perjudicados lo suficiente para apoyar
su demanda. No obstante, les dio la oportunidad de apelar pero
dejó claro que era "escéptica" con respecto a las posibilidades de que
dichos medios pudieran "alegar un perjuicio demostrable".

Pero no la guerra. El caso es el último de una ristra de demandas por
violación de copyright que sobre todo organismos y entidades de la
industria editorial, literaria, musical o artística están registrando contra
 las empresas de inteligencia artificial.

Demandas por doquier. En los últimos meses hemos visto demandas
como la de Getty a Stable Diffusion, la que afecta a GitHub Copilot y
otras amenazas legales como las de la The Author's Guild. David Holz,
fundador de Midjourney, admitía que al entrenar su modelo
"No hay realmente una forma de coger cien  millones de imágenes
y saber de  dónde provienen. Estaría bien que las  imágenes tuvieran metadatos  incrustados sobre el propietario del  copyright o algo así.
Pero eso no  existe; no hay ningún registro".

The New York Times está al acecho. Esas dos publicaciones se unen
a demandas anteriores de medios y grupos editoriales especialmente
poderosos. En febrero de 2023 The Wall Street Journal y CNN
ya mostraron su preocupación respecto al uso de sus contenidos
en modelos de IA.

Aún más sonada fue la demanda de The New York Times, que acusó a Microsoft y OpenAI de violación de copyright por este mismo tipo
de actividad. Según dicha demanda, millones de artículos
publicados por NYT fueron usado para entrenar modelos de IA.

En abril de 2024 otros ocho diarios demandaron a esas mismas
empresas
 por exactamente los mismos motivos.

Transparencia cero. El secretismo relativo a los conjuntos de datos
usados para el entrenamiento es total tanto en OpenAI como en sus
competidoras. No dan apenas detalles sobre esos contenidos pero
en los últimos tiempos sí han hecho declaraciones que dejan claro
que aprovechan todo lo que pueden.

Pero es que necesitan ese material, argumentan en OpenAI
Google explicó que puede "recoger información públicamente disponible
online" para el entrenamiento de sus modelos de IA, Meta lleva tiempo usando todo lo que sus usuarios publican en Facebook e Instagram, y
OpenAI llegó a decir ante el Parlamento británico que "sería imposible
entrenar los principales modelos de IA de hoy en día sin usar materiales
con copyright".

Si quieres usar mis contenidos, págame
. Las empresas de IA están

empezando a darse cuenta del enorme riesgo al que se están
exponiendo, y algunas comienzan a cubrirse las espaldas con un
método sencillo: acuerdos económicos. Google licenció contenidos 
de Reddit, y OpenAI ha llegado también a algunos acuerdos
económicos con grupos editoriales como Prisa (El País) y Le Monde.

Perplexity y ChatGPT Search tienen un problema mayor.

Los últimos casos de esta peligrosa situación los estamos viendo en los
buscadores con IA. Perplexity y ChatGPT Search son capaces 
de navegar por internet, coger un puñado de fuentes y contestar a
nuestras preguntas resumiendo la información procedente de esas
fuentes. Eso está muy bien para el usuario, que logra la respuesta a lo
que quiere de forma clara, pero estos "motores de búsqueda" hacen así
innecesario que la mayoría de las veces el usuario haga clic en el
enlace original. Los creadores de contenido, por tanto, pierden tráfico
que ganan esos modelos de IA, lo que agrava aún más la situación.

En Xataka | Las empresas de IA están jugando con fuego con
los contenidos con derechos de autor. Y Perplexity está a punto
de quemarse

miércoles, 6 de noviembre de 2024

Confusión sobre derechos de autor: Desmitificación de las licencias Creative Commons para la investigación financiada por la industria

Publicado en The Map Newsletter
https://www.ismpp-newsletter.com/2024/04/16/copyright-confusion-demystifying-creative-commons-licenses-for-industry-funded-research/ 





Confusión sobre derechos de autor: Desmitificación de las licencias Creative Commons para la investigación financiada por la industria


Apr 16, 2024 | Noticias y Tendencias


¿Qué son las licencias Creative Commons?


¿Ha publicado alguna vez un artículo de acceso abierto? Si es así, es posible que esté familiarizado con las licencias Creative Commons (CC).1 Esta serie de licencias de derechos de autor fue diseñada como una alternativa a los modelos estándar de derechos de autor, permitiendo a los autores conservar los derechos de autor de su trabajo al tiempo que se establecen las condiciones para la reutilización de la obra.2


Las licencias CC permiten a los autores saber exactamente cómo se puede reutilizar su contenido (por ejemplo, si se puede adaptar para un uso futuro, si se puede utilizar con fines comerciales).


¿Cómo funcionan las licencias CC en el contexto de las publicaciones de investigación científica?


En los modelos tradicionales de publicación, los derechos de autor se ceden a la revista. Cualquiera que desee reutilizar el contenido, incluidas figuras y tablas, debe solicitar permiso al editor y, por lo general, pagar una tasa.


Las empresas farmacéuticas suelen reutilizar los contenidos que publican para múltiples fines, como solicitudes de información médica, material educativo, presentaciones en congresos y actividades promocionales. Si el contenido que reutilizan se rige por el modelo tradicional de derechos de autor, la reutilización frecuente puede acarrear costes sustanciales a largo plazo derivados de las tasas de los editores, además de provocar retrasos. 


En la publicación de acceso abierto, el editor de una revista puede ofrecer a los autores la posibilidad de publicar contenidos bajo una de varias licencias CC, pagando una tasa por el procesamiento del artículo. Al seleccionar una licencia CC, es fundamental tener en cuenta el uso previsto de los materiales en cuestión, así como las necesidades y prioridades de su organización.


La selección de una licencia CC suele ser permanente, y elegir una licencia que no sea óptima puede tener implicaciones a largo plazo tanto para el control del contenido como para su reutilización. Una licencia que permita la reutilización sin restricciones puede reducir tanto la carga administrativa de solicitar permisos de copyright como el coste de la reutilización de contenidos. Por ejemplo, elegir una licencia sin restricciones permite a cualquiera adaptar o modificar el contenido con fines comerciales y no comerciales. Sin embargo, los editores pueden solicitar una tarifa más elevada por las licencias CC menos restrictivas para compensar la pérdida de ingresos por las solicitudes de reutilización de contenidos.


Existen seis tipos principales de licencias CC, cuatro de las cuales (CC BY, CC BY-ND, CC BY-NC y CC BY-NC-ND) son las más frecuentes entre los autores de artículos de investigación.3 En la figura 1 se detallan estas licencias y se ofrece orientación sobre cómo seleccionar la mejor licencia para su caso de uso.


Figura 1: Selección de una licencia CC4


Copyright Confusion 1.jpg



BY, Atribución (es decir, debe darse crédito al creador); CC, Creative Commons; N, no; NC, NoComercial; ND, NoDerivado; SA, CompartirIgual; S, sí.


¿Qué licencias CC suelen estar disponibles? 


En realidad, la mayoría de los editores sólo ofrecen uno o dos tipos de licencia CC para las publicaciones de acceso abierto. De las 50 principales revistas médicas según Scimago Journal Rank (SJR) (Figura 2a), poco más de la mitad ofrecen al menos un tipo de licencia CC, independientemente de la organización financiadora. De ellas, más de la mitad restringen actualmente su oferta de licencias a la investigación financiada por la industria.


A pesar de estas restricciones, más de dos tercios de las investigaciones financiadas por las 40 principales empresas farmacéuticas se publicaron mediante acceso abierto verde u oro en 20225 (Figura 2b), y el 28% de las investigaciones de empresas farmacéuticas publicadas en acceso abierto entre 2019 y 2020 tenían una licencia CC BY.6


Figura 2a: Ofertas de licencias CC en las 50 principales revistas médicas por SJR

CREATIVE COMMONS 2.png

Se realizó una búsqueda manual de la información del autor para cada una de las 50 principales revistas médicas según SJR para identificar las ofertas actuales de acceso abierto y licencias CC.


BY, Reconocimiento (es decir, debe darse crédito al creador); CC, Creative Commons; NC, No comercial; ND, No derivada; SA, Compartir igual; SJR, Scimago Journal Rank.


Figura 2b: Índices de publicación en acceso abierto5 y selección de licencias CC6 entre las principales empresas farmacéuticas  

CREATIVE COMMONS 3.png

BY, Reconocimiento (es decir, debe darse crédito al creador); CC, Creative Commons; NC, No Comercial; ND, No Derivada; OA, acceso abierto.


Muchos financiadores de la investigación no industrial tienen mandatos de acceso abierto que detallan las condiciones en las que debe publicarse su investigación. Algunos mandatos indican una preferencia de licencia (por ejemplo, CC Atribución [BY]). En Europa, estos mandatos suelen figurar en Sherpa Juliet,7 una base de datos de políticas de financiación en la que se pueden realizar búsquedas, y son ampliamente respetados por la mayoría de las editoriales.


Varias empresas farmacéuticas también tienen mandatos de acceso abierto, algunos de los cuales incluyen la preferencia de publicar bajo una licencia CC BY siempre que sea posible. Las respuestas de las editoriales a estos compromisos de acceso abierto han sido variables. Algunos editores ofrecen las mismas licencias a todos los autores, independientemente de la fuente de financiación, mientras que otros permiten que la investigación financiada o dirigida por la industria sólo se publique bajo licencias CC BY-NC (no comercial) o CC BY-NC-ND (no derivada), independientemente de si los financiadores tienen un mandato de acceso abierto.8 Otros editores, sin embargo, pueden ofrecer la opción de publicar bajo una licencia CC BY si alguno de los autores está afiliado a una organización académica que tiene un mandato de acceso abierto, incluso si la investigación ha sido financiada o parcialmente financiada por una compañía farmacéutica. 


A diferencia de las licencias CC BY, las licencias CC BY-NC y CC BY-NC-ND no permiten la reutilización y/o adaptación comercial de contenidos sin permiso y suelen exigir el pago de una tasa por cada uso. Por lo tanto, es fundamental tener en cuenta la selección de la licencia CC y sus implicaciones a la hora de elegir una revista para evitar decepciones u obstáculos inesperados. También es fundamental instruir a los autores sobre el significado de las distintas licencias disponibles y evitar la pérdida involuntaria de derechos de autor.


¿Cómo funciona en la práctica la selección de licencias CC?


La selección de licencias CC puede ser un proceso complejo, en parte debido a las dificultades para interpretar las condiciones de las licencias, que son intencionadamente vagas para abarcar una amplia gama de casos de uso (por ejemplo, música, imágenes, vídeos). En la figura 3 se detalla un caso real de selección de licencias CC en el contexto de una investigación financiada por la industria.


Figura 3: Estudio de caso: selección de licencias CC  


CREATIVE COMMONS 4.png

BY, Reconocimiento (es decir, debe darse crédito al creador); CC, Creative Commons; NC, No comercial; ND, No derivado.



Agradecimientos


Los autores agradecen a Sam Cavana, de Taylor & Francis, la revisión de un borrador de este artículo y sus útiles sugerencias.


Velissaria Vanna, Oxford PharmaGenesis, colaboró en la edición.

Este trabajo ha contado con el apoyo de Open Pharma. Open Pharma es un proyecto de colaboración multi-patrocinador en y facilitado por Oxford PharmaGenesis. En el momento de realizar este trabajo, Open Pharma recibía financiación de patrocinio de Alfasigma S.p.A., Astellas Pharma Inc., AstraZeneca Pharmaceuticals LP, Boehringer Ingelheim International GmbH, Bristol Myers Squibb, F. Hoffmann-La Roche AG, Galápagos NV, Gilead Sciences, Inc, GlaxoSmithKline Biologicals SA, Ipsen Biopharm Ltd, Janssen Scientific Affairs, LLC, a Johnson & Johnson Company, Novartis Pharma AG, Novo Nordisk A/S, Pfizer Inc, Takeda Development Center Americas, Inc, Taylor & Francis (parte de Informa PLC) y UCB Biopharma SRL.





**********************


Copyright Confusion: Demystifying Creative Commons Licenses for Industry-Funded Research

Apr 16, 2024 | News and Trends

What are Creative Commons licenses?

Have you ever published a journal article open access? If so, you might be familiar with Creative Commons (CC) licenses.1 This series of copyright licenses was designed as an alternative to standard copyright models, allowing authors to retain copyright of their work while setting the conditions for the reuse of the work.2


CC licenses allow authors to understand exactly how their content can be reused (e.g. whether it can be adapted for future use, whether it can be used for commercial purposes). 

How do CC licenses work in the context of scientific research publications?

Under traditional publishing models, copyright is signed over to the journal. Anyone who wishes to reuse the content, including figures and tables, must request permission from the publisher and usually pay a fee.


Pharmaceutical companies regularly reuse their published content for multiple purposes, including medical information requests, educational materials, conference presentations, and promotional activities. If the content they are reusing falls under the traditional copyright model, frequent reuse can incur substantial long-term costs from publisher fees and may also cause delays.


In open access publishing, a journal publisher may offer authors the ability to publish content under one of several CC licenses, paid for by an article processing charge. When selecting a CC license, it is critical to consider the intended use of the materials in question, as well as the needs and priorities of your organization.


CC license selection is generally permanent, and choosing a suboptimal license can have long-term implications both for content control and reuse. A license that permits unrestricted reuse can reduce both the administrative burden of requesting copyright permissions and the cost of content reuse. As an example, choosing an unrestricted license allows anyone to adapt or modify the content for commercial and non-commercial purposes. However, publishers may request a higher fee for less restrictive CC licenses to offset loss of income from content reuse requests. 


There are six main CC license types, four of which (CC BY, CC BY-ND, CC BY-NC, and CC BY-NC-ND) are frequently encountered by authors of research articles.3 Figure 1 details these licenses and provides guidance on how to select the best license for your use case.

Figure 1: Selecting a CC license4



BY, Attribution (i.e., credit must be given to the creator); CC, Creative Commons; N, no; NC, NonCommercial; ND, NonDerivative; SA, ShareAlike; Y, yes.

What CC licenses are typically available?   

In reality, most publishers only offer one or two CC license types for open access publications. Of the top 50 medical journals by Scimago Journal Rank (SJR) (Figure 2a), just over half offer at least one type of CC license, regardless of funder organization. Of those, more than half currently restrict their license offerings for industry-funded research.


Despite these restrictions, over two-thirds of research funded by the top 40 pharmaceutical companies was published via green or gold open access in 20225 (Figure 2b), and 28% of pharmaceutical company research published open access between 2019 and 2020 had a CC BY license.6


Figure 2a: CC license offerings in the top 50 medical journals by SJR  



A manual search of author information was performed for each of the top 50 medical journals by SJR to identify current open access and CC license offerings.

BY, Attribution (i.e., credit must be given to the creator); CC, Creative Commons; NC, NonCommercial; ND, NonDerivative; SA, share alike; SJR, Scimago Journal Rank.


Figure 2b: Open access publishing rates5 and CC license selection6 among the top pharmaceutical companies  

  


BY, Attribution (i.e., credit must be given to the creator); CC, Creative Commons; NC, NonCommercial; ND, NonDerivative; OA, open access. 


Many non-industry research funders have open access mandates that detail the conditions in which their research must be published. Some mandates indicate a license preference (e.g. CC Attribution [BY]). In Europe, these mandates are typically listed on Sherpa Juliet,7 a searchable database of funder policies, and are broadly respected by most publishers.


Several pharmaceutical companies also have open access mandates, some of which include a preference to publish under a CC BY license wherever possible. Publisher responses to these open access commitments have been variable. Some publishers offer the same licenses to all authors regardless of funding source, whereas others allow industry-funded or industry-led research to only be published under CC BY-NC (NonCommercial) or CC BY-NC-ND (NonDerivative) licenses, regardless of whether the funders have an open access mandate.8 Other publishers, however, might offer the option to publish under a CC BY license if any of the authors is affiliated with an academic organization that has an open access mandate, even if the research has been funded or partially funded by a pharmaceutical company.


Unlike CC BY licenses, CC BY-NC and CC BY-NC-ND licenses do not allow commercial content reuse and/or adaptation without permission and usually require payment of a fee for each use. It is therefore critical to consider CC license selection and its implications when choosing a target journal to avoid any unexpected disappointment or obstacles. It is also critical to educate authors as to the meaning of the various available licenses and avoid the unintended loss of copyright.

How does CC license selection work in practice?

CC license selection can be a complex process, in part owing to challenges interpreting license conditions, which are intentionally vague to cover a wide range of use cases (e.g. music, images, videos). Figure 3 details a real-life case study of CC license selection in the context of industry-funded research.


Figure 3: Case study – CC license selection  



BY, Attribution (i.e., credit must be given to the creator); CC, Creative Commons; NC, NonCommercial; ND, NonDerivative.

Acknowledgements

The authors thank Sam Cavana, Taylor & Francis, for reviewing a draft of this article and making helpful suggestions.


Editing support was provided by Velissaria Vanna, Oxford PharmaGenesis.

This work was supported by Open Pharma. Open Pharma is a multi-sponsor collaborative project at and facilitated by Oxford PharmaGenesis. At the time of this work, Open Pharma received sponsorship funding from Alfasigma S.p.A., Astellas Pharma Inc., AstraZeneca Pharmaceuticals LP, Boehringer Ingelheim International GmbH, Bristol Myers Squibb, F. Hoffmann-La Roche AG, Galápagos NV, Gilead Sciences, Inc., GlaxoSmithKline Biologicals SA, Ipsen Biopharm Ltd, Janssen Scientific Affairs, LLC, a Johnson & Johnson Company, Novartis Pharma AG, Novo Nordisk A/S, Pfizer Inc., Takeda Development Center Americas, Inc., Taylor & Francis (part of Informa PLC) and UCB Biopharma SRL.

References
  1. Creative Commons. Available from: https://creativecommons.org/share-your-work/ (Accessed 12 February 2024).

  2. Shuman J. Copyright and open access in the life sciences: a researcher’s guide to sharing and publishing scientific information. Emerg Top Life Sci 2018;2:779–84.

  3. ISMPP. 2019. A multistakeholder discussion on open access and medical publishing. Available from: https://www.ismpp.org/assets/docs/Inititives/White_Papers/ISMPP_OA​_White_Paper.pdf  (Accessed 15 March 2024).

  4. Open Pharma. 2023. Open access objection handler. Available from: https://www.openpharma.blog/wp-content/uploads/2023/11/Open-access-objection-handler_01Nov23.pdf (Accessed 12 February 2024).

  5. Philippon V, Liew A, Baróniková S, et al. [poster]. Benchmarking open access in publications with authors affiliated to pharma companies and universities. Presented at the 19th Annual Meeting of ISMPP, 24–26 April 2023, Washington, DC, USA.

  6. Bevan E, Koder T, Philippon V, et al. [poster]. Open access and copyright license status of pharmaceutical company-supported articles. Presented at the 9th International Congress on Peer Review and Scientific Publication, 8–10 September 2022, Chicago, IL, USA.

  7. Sherpa Juliet. Available from: https://v2.sherpa.ac.uk/juliet/about.html (Accessed 12 February 2024).

  8. Ellison TS, Koder T, Schmidt L et al. Open access policies of leading medical journals: a cross-sectional study. BMJ Open 2019;9:e028655. doi: 10.1136/bmjopen-2018-028655.

"¡Quemadlo con fuego!" - El uso de ChatGPT «polariza» a los revisores

Publicado en THE Times Higher Education https://www.timeshighereducation.com/news/corrupting-chatgpt-use-polarises-peer-reviewers   Quemadlo...