Music Scenes to Music Clusters: The Economic Geography of Music in the US, 1970–2000
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Notice bibliographique
Résumé
Where do musicians locate, and why do creative industries such as music continue to cluster? This paper analyzes the economic geography of musicians and the recording industry in the US from 1970 to 2000, to shed light on the locational dynamics of music and creative industries more broadly. We examine the role of scale and scope economies in shaping the clustering and concentration of musicians and music industry firms. We argue that these two forces are bringing about a transformation in the geography of both musicians and music industry firms, evidenced in a shift away from regionally clustered, genre-specific music scenes, such as Memphis or Detroit, toward larger regional centers such as New York City and Los Angeles, which offer large markets for music employment and concentrations of other artistic and cultural endeavors that increase demand for musicians. We use population and income to probe for scale effects and look at concentrations of other creative and artistic industries to test for scope effects, while including a range of control variables in our analysis. We use lagged variables to determine whether certain places are consistently more successful at fostering concentrations of musicians and the music industry and to test for path dependency. We find some role for scale and scope effects and that both musicians and the music industry are concentrating in a relatively small number of large regional centers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle