Creative industries work across multiple contexts: common themes and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the precarious nature of creative industries (CIs) work in Australia, Canada and the Netherlands, with a focus on job security, initial and on-going training and education, and access to benefits and protection. Design/methodology/approach The paper reports from a largely qualitative study featuring an in-depth survey answered by 752 creative workers in the three locations. Findings Survey data identified common themes including an increase in non-standard forms of employment and the persistence of precarious work across the career lifespan; criticism of initial education and training with particular reference to business skills; the need for and challenges of life-long professional learning; and lack of awareness about and access to benefits and protection. Respondents also reported multiple roles across and beyond the CIs. Practical implications The presence of common themes suggests avenues for future, targeted creative workforce research and signals the need for change and action by CIs educators, policy makers and representative organizations such as trade unions. Originality/value While precarious labour is common across the CIs and has attracted the attention of researchers worldwide, a lack of comparative studies has made it difficult to identify themes or issues that are common across multiple locations.
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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 | 0,025 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».