Empirical evidence on musicians? Careers and earnings: the role of copyright
Notice bibliographique
Résumé
The available data on authors’ and artists’ earnings come from three different sources: (a) government statistics (census, labour market surveys, tax); (b) questionnaire surveys of specific professional groups; and (c) collecting society payments. For the purposes of assessing the possible contribution of copyright law to authors’ and artists’ earnings, two aspects are of particular interest. (1) The level and distribution of earnings for cultural workers, compared to other professions; (2) Earnings from the principal artistic activity compared to other sources of earnings. The evidence shows that the median (typical) earnings of authors and artists are well below national average wages, although a small number of authors and artists earn very well. These winner-take-all characteristics of cultural markets are even more pronounced in the music sector where the top 10% of composers/songwriters account for almost 90% of the total earnings of the profession. Most professional authors and artists rely on a second job to survive. For composers, earnings from copyright royalties account on average for less than a quarter of creative income; for musicians, earnings from royalties account for about 1% of creative income. Copyright law in its current form is a weak and skewed regulatory mechanism for awarding authors and artists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».