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Enregistrement W2088745077 · doi:10.1111/socf.12109

Innovation and Diversity Redux: Analyzing Musical Form and Content in the American Recording Industry, 1990–2009

2014· article· en· W2088745077 sur OpenAlexafffund
Kim de Laat

Notice bibliographique

RevueSociological Forum · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDiversity (politics)MusicalContext (archaeology)Performing artsMusic industrySociologyPerspective (graphical)AutonomyDigitizationPolitical scienceVisual artsArtComputer scienceHistoryAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using the American recording industry as a case study, this article analyzes innovation and diversity concurrently and outlines the analytical purchase gained from doing so; examines the effects of performer incumbency and combinatorial role patterns, thereby offering an empirical application of the “role as resource” perspective (Baker and Faulkner ); and provides data on an underexplored era in which the emergence of digital technology has had wide‐ranging repercussions. Regressing measures of innovation (form) and diversity (content) on incumbency status and combinatorial role patterns reveals that innovation and diversity operate through distinct collaborative patterns. New artists are found to be carriers of musical innovation, and while performing artists with autonomy over the roles of songwriter and producer are more likely to be progenitors of musical diversity, innovation emerges from role specialization. Artistic roles and performer attributes, moreover, come together in particular ways to influence diversity and innovation depending on the environmental context. Post compact disc (CD) format era, innovation wrought by producer specialization is predominant, but the music is devoid of diversity. I conclude by arguing that the manner in which configurations of diversity and innovation interact has implications both for cultural production and reception.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,158 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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