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Enregistrement W1515499976 · doi:10.1080/08997764.2012.729544

The Changing Role of Hollywood in the Global Movie Market

2012· article· en· W1515499976 sur OpenAlexaffabout
W. David Walls, Jordi McKenzie

Notice bibliographique

RevueJournal of Media Economics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCinema and Media Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHollywoodBox officeMovie theaterExhibitionFilm industryMarket shareRevenueDomestic marketEconomicsAdvertisingMarket sizeDistribution (mathematics)EconomyBusinessCommerceMarketingInternational tradeHistoryFinanceArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Does Hollywood dominate world cinema markets with American taste, culture, and values through the exportation of films produced mainly for its domestic (US and Canada) market? Or does Hollywood supply the films that world audiences demand and, because of the logistics of distribution, screen these films first in the domestic market prior to exhibition in foreign markets? In this article, the authors empirically analyzed the global market for motion pictures to provide statistical evidence that can speak to these questions. They examined data on nearly 2,000 films exhibited from 1997–2007, inclusive, in the United States and Canada, Australia, France, Germany, Mexico, Spain, and the United Kingdom—markets that today collectively account for over 75% of worldwide cinema box-office revenue. The empirical evidence provides support for the hypothesis that the supply of Hollywood films has accommodated global demand as the relative size of the U.S. domestic market has decreased. There is no evidence that box-office success in the United States creates a contagion that spreads to other film exhibition markets; however, box-office success in international markets appears to be less uncertain for films that have been successful in their U.S. releases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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