An Embryonic Journey of Musical Entrepreneurship with “The Captain,” Jorma Kaukonen, and His Co-Pilot, Vanessa
Notice bibliographique
Résumé
The music business is a case study in how macro-environmental factors can radically transform an industry. Developments such as digital production and distribution, coupled with social media, crowdfunding, and changing consumer preferences, have dramatically transformed the business model for the recorded music industry in recent years and spurred the development of entrepreneurial business models to enable musicians to survive in their changing environment. As a solo artist and founding member of the musical groups Jefferson Airplane and Hot Tuna, Rock and Roll Hall of Fame musician Jorma (“The Captain”) Kaukonen has recorded albums for major labels such as RCA, Sony, and Columbia, as well as independent labels such as Relix and Red House Records. In this interview, Jorma and his wife and business manager, Vanessa Kaukonen, discuss their experiences as musical entrepreneurs in the digital age, including their founding of the unique Fur Peace Ranch guitar camp in the hills of Appalachia. The entrepreneurial business undertakings of the Kaukonens highlight the potential for entrepreneurial musicians to develop innovative and sustainable business models for surviving in this new world of music.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».