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domingo, 8 de diciembre de 2024

Internet Archive claudica

Publicado en Publisher Weekly
https://www.publishersweekly.com/pw/by-topic/industry-news/publisher-news/article/96657-internet-archive-copyright-case-ends-without-supreme-court-review.html?ref=the-geyser.com  


El caso de los derechos de autor de Internet Archive termina sin revisión del Tribunal Supremo 

Por Andrew Albanese 

05 de diciembre de 2024 

Tras más de cuatro años de litigios, el caso de derechos de autor sobre el escaneado y préstamo de libros de bibliotecas por parte de Internet Archive ha llegado finalmente a su fin después de que los responsables de Internet Archive decidieran no ejercer su última opción, un recurso ante el Tribunal Supremo. La fecha límite para presentar un recurso era el 3 de diciembre.

Como ya se ha dictado una sentencia por consentimiento para resolver las demandas del caso, el final oficial del litigio da lugar ahora a un pago monetario no revelado a los editores demandantes, que, según la Asociación de Editores Estadounidenses, cubrirá «sustancialmente» los honorarios de los abogados y los costes del litigio de los editores.

«Aunque estamos profundamente decepcionados con la opinión del Segundo Circuito en el caso Hachette contra Internet Archive, Internet Archive ha decidido no solicitar la revisión del Tribunal Supremo», reza un comunicado del 4 de diciembre publicado en el blog de Internet Archive. «Seguiremos cumpliendo el acuerdo de la Asociación de Editores Estadounidenses (AAP) de retirar libros del préstamo a petición de sus editores miembros». El post añadía que el AI continuaría trabajando con sus partidarios «para abogar por un futuro en el que las bibliotecas puedan comprar, poseer, prestar y preservar libros digitales.»

El final del caso se produce después de que un panel de tres jueces del Tribunal del Segundo Circuito emitiera en septiembre una decisión rápida e inequívoca que confirmaba por unanimidad la sentencia sumaria del juez John G. Koeltl del 24 de marzo de 2023, que consideraba que el programa de Internet Archive para escanear y prestar libros impresos de bibliotecas constituía una infracción de los derechos de autor.

«Este recurso plantea la siguiente cuestión: ¿Es un 'uso justo' que una organización sin ánimo de lucro escanee libros impresos protegidos por derechos de autor en su totalidad y distribuya esas copias digitales en línea, en su totalidad, de forma gratuita, con sujeción a una proporción de propiedad a préstamo de uno a uno entre sus copias impresas y las copias digitales que pone a disposición en un momento dado, todo ello sin autorización de los editores o autores titulares de los derechos de autor? Aplicando las disposiciones pertinentes de la Ley de Propiedad Intelectual, así como los precedentes vinculantes del Tribunal Supremo y del Segundo Circuito, llegamos a la conclusión de que la respuesta es no», dice la decisión de 64 páginas

La demanda por infracción fue presentada por primera vez el 1 de junio de 2020 en el Distrito Sur de Nueva York por Hachette, HarperCollins, Penguin Random House y Wiley, y organizada por la AAP. La demanda se refería concretamente a 127 obras de las editoriales demandantes -una muestra de las más de 33.000 obras de las editoriales demandantes que se dice que están incluidas en la biblioteca de Internet Archive-, mientras que las presentaciones judiciales iniciales sugerían que la colección de la AAP incluía más de un total de 3,6 millones de obras potencialmente sujetas a derechos de autor.

Los grupos de editores y autores llevaban tiempo preocupados por el programa de AI y el concepto de préstamo digital controlado. Pero la demanda no parecía inminente hasta marzo de 2020, cuando Internet Archive puso nerviosos a editores y autores al lanzar unilateralmente su ahora clausurada iniciativa Biblioteca Nacional de Emergencia, que eliminaba temporalmente las restricciones sobre la colección de la AI en respuesta al cierre pandémico de escuelas y bibliotecas.

En un comunicado, los representantes de la AAP celebraron lo que calificaron de victoria legal completa.

«Después de cinco años de litigio, estamos encantados de ver que este importante caso se resuelve con la opinión decisiva del Segundo Circuito, que no deja lugar a argumentos de que el 'préstamo digital controlado' es algo más que una infracción, ya sea realizada por actores comerciales o no comerciales, o dirigida a la autoría que es creativa o de hecho en la naturaleza», dijo la presidenta y CEO de la AAP, Maria Pallante, en un comunicado. «Como reconoció el Tribunal, el interés público -y el progreso del arte y la ciencia que es el mandato de la cláusula de derechos de autor de la Constitución- se sirve mejor cuando los autores y sus editores licenciatarios pueden decidir las condiciones en que ponen a disposición sus obras.»

Mientras tanto, las batallas legales de Internet Archive no han terminado. La AI se enfrenta a una demanda similar interpuesta por un grupo de grandes sellos discográficos por su programa «Great 78», que recopila grabaciones antiguas de 78 RPM del siglo XX, las digitaliza y las pone gratuitamente a disposición del público.

Aquí se puede consultar un archivo de la cobertura del caso por PW. 

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Internet Archive Copyright Case Ends Without Supreme Court Review

viernes, 6 de diciembre de 2024

La IA generativa y la publicación científica. ¿Una tercera transformación?

Publicado en blog Universo abierto
https://universoabierto.org/2024/10/31/la-ia-generativa-y-la-publicacion-cientifica-una-tercera-transformacion/



La IA generativa y la publicación científica. ¿Una tercera transformación?

Bergstrom, Tracy, y Dylan Ruediger. «A Third Transformation? Generative AI and Scholarly Publishing.» Ithaka S+R, 30 de octubre de 2024. https://sr.ithaka.org/publications/a-third-transformation/.

El informe A Third Transformation? Generative AI and Scholarly Publishing, publicado por Ithaka S+R y escrito por Tracy Bergstrom y Dylan Ruediger, examina el impacto potencial de la inteligencia artificial generativa en la industria de publicaciones académicas. A raíz de un informe anterior sobre la «segunda transformación digital» de la publicación académica, el nuevo informe explora cómo la IA generativa podría ser una «tercera transformación», cambiando la manera en que se realiza y comunica la investigación académica.

En 2023, aproximadamente el 1% de la literatura académica ya mostraba signos de haber sido creada parcialmente con IA generativa. Grandes editoriales han lanzado herramientas de búsqueda y descubrimiento potenciadas por IA, y también experimentan con su uso en procesos internos. El informe se basa en entrevistas con 12 líderes del sector, quienes ven la IA como una herramienta que mejorará la eficiencia en la redacción, revisión, edición y descubrimiento, acelerando así la investigación y la publicación académica.

El informe describe dos posibles futuros. En el primero, la IA generativa mejora la eficiencia sin cambiar fundamentalmente la industria. En el segundo, más transformador, la IA podría reconfigurar profundamente el sector, generando cambios que superen los de las transformaciones digitales previas. Aunque estos escenarios no se excluyen mutuamente, el informe sugiere que algunos aspectos de la publicación académica podrían experimentar cambios incrementales, mientras que otros serían profundamente alterados.

Contexto estratégico La publicación académica enfrenta oportunidades y desafíos debido a la IA generativa. Esta tecnología ofrece nuevas posibilidades, pero también genera incertidumbres y enfoques diversos entre las organizaciones.

Transición hacia la provisión de servicios El sector está evolucionando de un modelo centrado en la edición hacia uno basado en plataformas y servicios. La IA generativa acelera esta tendencia, promoviendo la integración de herramientas de descubrimiento, interpretación y escritura. Las plataformas ahora pueden ofrecer servicios completos para autores, investigadores y editores, como el asistente de Digital Science y el de Web of Science, que permiten búsqueda y resumen avanzados. También existen herramientas de IA como Paperpal y Writefull que mejoran la calidad de la escritura académica. La combinación de estas capacidades podría transformar a las editoriales en proveedores de infraestructura de investigación integral.

Revisión por pares La revisión por pares es un área clave donde la IA generativa puede ayudar a reducir la carga de trabajo al identificar revisores y revisar aspectos básicos de los manuscritos. Sin embargo, su implementación conlleva riesgos debido a posibles inexactitudes de la IA y la pérdida de la revisión experta y humana. Las editoriales exploran límites seguros para que la IA participe sin reemplazar la revisión humana. Además, deben abordarse preocupaciones de confidencialidad y de seguridad para su adopción.

Competencia y consolidación La IA generativa impacta la consolidación en el sector editorial. Las grandes editoriales están experimentando con la concesión de licencias de contenido para su uso en LLM comerciales, pero esto plantea riesgos estratégicos como la disminución de suscripciones. Las herramientas avanzadas de búsqueda, como Scopus AI, están cambiando la interacción de los investigadores con el contenido. La apertura del acceso también crea competencia con empresas tecnológicas que podrían reemplazar a las editoriales como principal fuente de contenido académico.

Desafíos éticos y de atribución El uso de IA generativa en la creación y edición plantea preguntas éticas sobre la atribución, reproducción y transparencia en la investigación. Varias editoriales han implementado políticas para limitar el uso de IA en la autoría y edición de contenidos, enfatizando la importancia de roles humanos en la investigación. La comunidad científica debe establecer normas claras para el uso de la IA en el proceso académico.

Futuro de la publicación académica La implementación de IA generativa podría reducir la dependencia de la interpretación humana en el proceso de publicación y fomentar una producción orientada a la legibilidad por máquinas, afectando así el propósito comunicativo de la publicación académica.

Bien Público Global de Confianza

La idea de que la investigación sea considerada un bien público global de confianza se ha visto desafiada en la última década por el fraude, la mala conducta y actividades maliciosas. La inteligencia artificial generativa ha intensificado las conversaciones sobre cómo mantener la confianza en la publicación académica. A pesar de los riesgos que plantea, muchos expertos ven en ella una oportunidad para hacer la publicación científica más accesible y útil como bien público.

Se considera que la inteligencia artificial generativa nivela el terreno de juego para autores y lectores. Los investigadores no angloparlantes están utilizando esta tecnología para mejorar la calidad de su escritura académica, lo que ha impactado negativamente a los proveedores de servicios de corrección de textos. Esto se percibe como un avance hacia la equidad y el acceso a revistas en inglés, facilitando la comunicación científica.

Además, hay interés en la posibilidad de automatizar la traducción, lo que permitiría que todo el registro académico sea accesible para hablantes de varios idiomas, ampliando así el mercado global de publicaciones.

Cálculo del Impacto

La segunda transformación digital ha establecido nuevos estándares, como los índices de citas, que podrían verse profundamente alterados por la inteligencia artificial generativa. Si los investigadores empiezan a utilizarla como un método intermedio para acceder al registro académico, esto podría afectar cómo se evalúa el impacto de la investigación.

Se identificó una necesidad urgente de desarrollar métricas que complementen los métricas COUNTER, las cuales son esenciales para las bibliotecas y las editoriales en relación con el valor de sus colecciones. Se plantearon dos desafíos principales:

  1. Limitaciones de las métricas tradicionales: Estas solo cuentan el compromiso con elementos que tienen un Identificador Único de Recurso (URI). La IA generativa promueve la creación de contenido personalizado, que es efímero y no deja un registro formal, lo que dificulta su conteo en las métricas tradicionales.
  2. Falta de medición del compromiso: Las métricas COUNTER no evalúan el nivel de compromiso con un recurso específico. Aunque permiten diferenciar entre investigaciones y solicitudes, no miden el compromiso prolongado. Con la inteligencia artificial generativa, será posible realizar múltiples consultas adaptativas a un mismo recurso, lo que sugiere la necesidad de desarrollar métricas que capturen la profundidad del compromiso de los investigadores con los recursos individuales.

Nuevas Oportunidades para la Infraestructura Compartida

Esta sección explora oportunidades para crear nuevas categorías de infraestructura compartida en el contexto del desarrollo de la inteligencia artificial generativa y su impacto en la publicación académica. A medida que la transformación digital avanza, es crucial establecer estándares y estructuras que aseguren la organización y mantenimiento del registro académico.

Eje del Registro Académico

El «eje del registro académico» se refiere a la necesidad de una infraestructura que vincule de manera persistente componentes atomizados de investigación, como preprints y conjuntos de datos. La llegada de modelos de lenguaje (LLMs) complica la citación y comprensión de la información, pues frecuentemente generan salidas que son difíciles de rastrear hasta su contexto original. A pesar de los beneficios de la automatización en la documentación de datos, existe el riesgo de que la publicación se vuelva más centrada en los datos, disminuyendo el valor de los editores.

Recomendaciones

  1. Colaboración y Estandarización: Se sugiere que las organizaciones de publicación colaboren en la creación de metadatos estandarizados que faciliten la citabilidad y transparencia de los contenidos generados por inteligencia artificial.
  2. Consenso en la Comunidad de Investigación: Las comunidades de investigación deben establecer acuerdos sobre cómo citar contenidos generados por IA y su valor histórico, priorizando la preservación.

Integridad de la Investigación

La falta de confiabilidad en el contenido subyacente a los LLMs plantea preocupaciones sobre la integridad del registro académico. A pesar de la disponibilidad de datos de alta calidad, los LLMs cometen errores y carecen de transparencia, lo que dificulta la confianza en los resultados de la investigación.

Se propone la necesidad de nuevos estándares que aseguren la consistencia y transparencia en el uso de herramientas de IA generativa. Además, las bibliotecas de investigación deben desempeñar un papel activo en garantizar la verificabilidad de la comunicación académica.

La tecnología de IA generativa también presenta desafíos para la detección de fraudes académicos, ya que puede facilitar la creación de contenido fraudulento. Sin embargo, también se sugiere que estas herramientas pueden fortalecer los metadatos y mejorar la calidad de los manuscritos.

Recomendaciones

  1. Fortalecimiento de la Calidad del Contenido: Las editoriales deben abogar por contenido de alta calidad y colaborar con proveedores de tecnología para establecer marcadores de confianza.
  2. Colaboración Interdisciplinaria: Se recomienda fomentar discusiones entre todos los actores del ciclo de investigación para garantizar la integridad de la investigación científica.

Generando Significado

El registro académico permite a diversas comunidades generar nuevo conocimiento. Sin embargo, con la llegada de LLMs, surge la pregunta sobre cómo afectará esto a la producción futura de investigación. Aunque la IA generativa democratiza el acceso a la información, también plantea interrogantes sobre el papel del investigador humano en la creación narrativa.

Las herramientas de IA generativa podrían transformar cómo se realiza la investigación, permitiendo la automatización de ideas y experimentos, lo que podría llevar a una transición hacia la investigación liderada por máquinas.

Recomendaciones

  1. Desarrollo de un Vocabulario Común: Se sugiere establecer un vocabulario común sobre el uso de trabajos generados por IA para facilitar la comprensión de los investigadores.
  2. Evolución de las Métricas de Impacto: Se recomienda financiar un estudio para investigar cómo deben evolucionar las métricas COUNTER para adaptarse a las nuevas realidades.

Modelos de Negocio Nuevos

La rápida innovación en el espacio de IA generativa requiere que las organizaciones de publicación adapten sus modelos de negocio. La falta de un entendimiento común sobre las oportunidades y riesgos de la IA generativa entre autores y editoriales ha generado la necesidad de un diálogo abierto.

Se observa que servicios como la corrección de textos y la traducción ya están experimentando disrupciones debido a la IA generativa, lo que plantea retos para las editoriales más pequeñas.

Recomendaciones

  1. Construcción de Comprensión Compartida: Las partes interesadas deben trabajar juntas para construir una comprensión compartida sobre el valor y los riesgos de la IA generativa en la comunicación académica.
  2. Servicios de Traducción de Calidad: Se recomienda que los servicios de traducción on-demand integrados en herramientas de IA generativa sean cuidadosamente evaluados para su uso en contextos académicos, considerando también los modelos de descuento para países no anglófonos.

miércoles, 23 de octubre de 2024

Penguin Random House modifica sus pautas de derechos de autor para evitar entrenar IA con sus libros

Publicado en Proceso
https://www.proceso.com.mx/cultura/2024/10/21/penguin-random-house-modifica-sus-pautas-de-derechos-de-autor-para-evitar-entrenar-ia-con-sus-libros-338889.html



Penguin Random House modifica sus pautas de derechos de autor para evitar entrenar IA con sus libros

La compañía estadunidense compartió su enfoque respecto al uso responsable de la IA y la necesidad de proteger los derechos de autor en el entrenamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y otras herramientas de esta tecnología.

lunes, 21 de octubre de 2024 · 16:14

MADRID (Portaltic/EP) - El grupo editorial Penguin Random House modificó sus pautas de derechos de autor para señalar que no permite el uso o reproducción de "ninguna parte" de sus libros para entrenar tecnologías o sistemas de Inteligencia Artificial (IA), una medida que se incluirá en todos los títulos nuevos y en cualquier ejemplar del catálogo que se reimprima.

La compañía estadunidense compartió su enfoque respecto al uso responsable de la IA y la necesidad de proteger los derechos de autor en el entrenamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y otras herramientas de esta tecnología.

De hecho, tal y como ya trasladó en agosto de este año, en un comunicado en su blog, persigue el objetivo de defender "enérgicamente" la propiedad intelectual de sus autores y artistas, de cara a impulsar y recompensar la creatividad humana.

En este sentido, Penguin Random House modificó ahora el texto que introduce al principio de sus libros sobre las pautas de derechos de autor, para indicar que no permite el uso del contenido comprendido en el libro para entrenar modelos de IA.

Concretamente, la editorial incide en que que "ninguna parte" del libro puede utilizarse o reproducirse "con el propósito de entrenar tecnologías o sistemas de inteligencia artificial", tal y como ha podido conocer el medio The Bookseller. Esta nueva pauta se introducirá "en las páginas de los sellos editoriales" de todos los mercados que abarca Penguin Random House. Asimismo, se incorporará a cada nuevo libro publicado o edición reimpresa por la compañía.

Junto a ello, el grupo editorial también matizó que reserva sus libros de la "excepción de minería de textos y datos", de acuerdo con lo recogido en las leyes de la Unión Europea sobre excepciones y propiedad en minería de textos y datos. Es decir, que protege los títulos escritos por sus autores de que sean utilizados para la recolección de datos. En concreto, esta pauta sobre la excepción de minería y textos de datos se basa en el Artículo 4(3)de la Directiva 2019/790 sobre el Mercado Único Digital.

Con todo ello, Penguin Random House pretende evitar que los títulos publicados por su editorial se utilicen para alimentar el desarrollo de tecnologías de IA, como los 'chatbots' y asistentes o las herramientas de IA generativa.

No obstante, tal y como apuntó The Verge, se ha de tener en cuenta que esta modificación de las pautas de derechos de autor de la editorial no es un mecanismo legal para garantizar la protección de derechos de autor, si no más bien una advertencia informativa hacia los usuarios.

Esto se debe a que las normas de protección de los derechos de autor, en este caso, de los escritores, ya están dispuestas en las leyes aprobadas -como es el caso de la normativa de los derechos de autor de la Unión Europea-, independientemente de lo que señale Penguin Random House en sus libros.

Igualmente, se trata de una de las primeras editoriales de libros que hacen referencia explícitamente a la protección de la propiedad intelectual y derechos de autor con respecto al uso y entrenamiento de la IA.  


miércoles, 31 de julio de 2024

VIDEO: Aplicaciones prácticas de las herramientas de Inteligencia Artificial en el Sector Editorial

 Aplicaciones prácticas de las herramientas de Inteligencia Artificial en el Sector Editorial


https://www.youtube.com/watch?v=EjdC8E5tuJA


Esta nueva edición del Foro de Innovación Editorial organizado por la Cámara Nacional de la Industria Editorial Mexicana. Este año abrimos las puertas con un experto en Inteligencia Artificial, Enrique Parrilla, reconocido en múltiples países y con amplio conocimiento en la materia. Acompáñanos a aprender más de está nueva tecnología y a saber cómo podemos implementarla en la Industria Editorial.




jueves, 4 de julio de 2024

LIBRO: Contracts in Publishing: A toolkit for authors and publishers [ Derechos de autor, Copyright ]

Publicado en WIPO
https://www.wipo.int/publications/en/details.jsp?id=4742&plang=EN 


Descargar en: https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo-pub-2001-en-contracts-in-publishing.pdf 


Contracts in Publishing: A toolkit for authors and publishers ofrece información sobre aspectos relacionados con los derechos de autor y opciones contractuales en el sector editorial. Con un enfoque equilibrado que tiene en cuenta tanto los intereses de los autores como los de los editores, la publicación ofrece orientación para adquirir conocimientos y aptitudes básicos que permitan llegar a acuerdos satisfactorios de edición, coedición y concesión de licencias, y se dirige a un público de autores, artistas visuales, traductores y editores, especialmente en los países en desarrollo.
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Contracts in Publishing A toolkit for authors and publishers

Publication year: 2024

License: Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

Contracts in Publishing: A toolkit for authors and publishers provides information on copyright-related aspects and contractual options in the publishing sector. With a balanced approach considering the interests of both authors and publishers, the publication offers guidance to building basic knowledge and skills for successful publishing, co-publishing and licensing deals, targeting an audience of authors, visual artists, translators and publishers, especially in developing countries.


Contents

Foreword 6

Acknowledgements 7

Acronyms 8

1 Introduction 9

2 What is publishing? 12

2.1 The value chain in summary 12

2.1.1 The roles of the main parties 12

2.1.2 Licensing 13

2.1.3 Self-publishing 13

2.1.4 Support for authors 14

2.2 Authors, publishers and authors’ rights or copyright 14

2.2.1 The history of copyright law 15

2.2.2 The scope of copyright 15

2.2.3 Reversion of copyright 16

2.2.4 Visual creators 16

2.2.5 Reproduction and piracy 16

2.2.6 Assignment of copyright 17

2.3 The publishing value chain and process 18

2.3.1 The origin of a published work 18

2.3.2 Added value by the publisher 19

2.3.3 Payment 19

2.3.4 Translation 19

2.3.5 Illustrations and photography 20

2.3.6 Re-editioning, distribution and sales 20

2.4 The author’s responsibilities 20

2.4.1 Joint authorship 21

2.5 The publisher’s responsibilities 21

2.5.1 Author names 21

2.5.2 Payment 21

2.5.3 Relevance and demand 22

2.5.4 Design 22

2.6 Traditional publishing models 22

2.6.1 General, consumer or trade publishing 22

2.6.2 Educational and academic publishing 22

2.6.3 Professional and specialist publishing 23

2.7 Alternative publishing models 23

2.7.1 E-book and digital-first publishing 23

2.7.2 Self-publishing, vanity publishing and hybrid publishing 24

2.8 The role of the literary agent 24

2.9 From books to other formats 25

3 Contracts: why and how 26

3.1 The principle of fair contracts and minimum terms agreements 27

3.2 Boilerplate and standard contractsContracts in Publishing A Toolkit for Authors and Publishers4 4 Publishing contracts: the nuts and bolts 29

4.1 The preamble: parties to the contract and brief scope of work 29

4.2 Effective date, term and earlier agreements 30

4.3 The grant of rights 30

4.3.1 Exclusivity and non-exclusivity 31

4.3.2 Language and territory 31

4.3.3 Term of contract: full term of copyright (FTOC) or fixed-term agreements 32

4.3.4 Volume form definition 33

4.3.5 No abridgment or extract agreement 34

4.3.6 Subsequent editions 34

4.4 Author’s warranties and indemnities 35

4.5 Author’s reserved rights 35

4.6 Author’s delivery: text length, illustrations, photos, permissions, index 35

4.7 Publisher’s acceptance or decision not to publish 36

4.8 Editing, author’s corrections and proofs 37

4.9 Publication: time frame, format, design and promotion 37

4.9.1 Time frame for publication 37

4.9.2 Format: hardback, paperback, e-book, audio 37

4.9.3 Title, cover, description: consultation and approval 37

4.9.4 Author promotion, approved biography and photographs 38

4.9.5 Marketing materials and proposed retail price 38

4.10 Return of manuscript and other materials belonging to the author 38

4.11 Copyright notice 38

4.12 Moral rights and changes to the work 39

4.13 Advance payments 40

4.13.1 Multiple book deals: separate or joint accounting 41

4.14 Royalties 41

4.14.1 Hardback 42

4.14.2 Paperback editions: trade and mass market 42

4.14.3 E-book 43

4.14.4 Audio 43

4.14.5 Translator fees or royalties 44

4.14.6 Free or promotional copies 44

4.15 Subsidiary rights 44

4.15.1 First and second serial rights 45

4.15.2 Editions in other territories 46

4.15.3 Other format editions 46

4.15.4 Translation rights 46

4.15.5 Book club rights 47

4.15.6 Large print rights 47

4.15.7 Free license for visually impaired person access 47

4.15.8 Condensation rights 48

4.15.9 Anthology rights and permissions 48

4.15.10 Educational editions 49

4.15.11 Merchandizing 49

4.15.12 Audio 49

4.15.13 Radio 50

4.15.14 Film, television and theater rights 50

4.15.15 Rental and lending rights 51

4.15.16 Online database rights 52

4.15.17 CD-ROM optical disk rights 52

4.15.18 Digital technology, learning tools and publisher-owned content 52

4.15.19 Collective licensing 53

4.15.20 Supply of subsidiary agreements 55

4.16 Film quit claim 55

4.17 Accounting: statements, payments, examination and remedies 55

4.17.1 Statements and payments 55

4.17.2 Examination and remedies 56

4.17.3 Tax note 56

4.18 Author’s copies 56

4.19 Termination: publication cessation, rate of sale, remainders 56

4.20 Termination: bankruptcy or liquidation 57

4.21 Copyright infringement 57

4.22 Force majeure 58

4.23 Disputes and interpretation 58

4.24 Applicable or governing law 58

4.25 Assignment and non-assignment 59

4.26 Option clausesContents

54.27 Competing works 60

4.28 Agency clause 60

4.29 Entire and earlier agreements 60

4.30 Signature and contract copies 60

5 After the contract 61

6 Conclusion 62

Useful links 63

Copyright information: principles, permissions, piracy and FAQs for authors 63

Other publishing matters 64

International authors’, translators’ and artists’ associations 64

International publishing organizations and associations 65

International agents’ associations 65

Copyright, IP, PLR, collective licensing and related organizations 66

Further on contractual matters, campaigning, fair terms, model contracts 66

Bibliography and further reading resources 67

"¡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...