MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2752044672 · doi:10.1386/mms.3.3.369_1

The entrepreneurial imperative: Recording artists in extreme metal music proto-markets

2017· article· en· W2752044672 sur OpenAlexaff
Jason Netherton

Notice bibliographique

RevueMetal Music Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusic industryRevenueSubjectivityPopular musicVisual artsSociologyArtPublic relationsAestheticsPolitical scienceBusinessMusic education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent research on recording artist entrepreneurism suggests that ‘emerging music professionals need an entrepreneurial spirit’ and that ‘they need to think like an entrepreneur (even if some don’t like the term) to sustain a career in the diverse fields of the music industries’. If recording artists are now facing pressure to be both creative and entrepreneurial subjects, how does this duality then impact many of the traditional expectations and practices of recording artistry and the institutions that surround them? As a case intended to explore this question, this article will examine recording artist entrepreneurism through the economic and scenic practices occurring in extreme metal music proto-markets. Specifically, analysis will focus on the case of the Australian band Ne Obliviscaris, who were the first extreme metal act to successfully use the online patronage platform Patreon. Ne Obliviscaris’ turn to Patreon is representative of a broader transition towards recording artist entrepreneurism, where new funding and revenue options are impacting the traditional relations between the artist, the record label and the audience. Entrepreneurism is therefore interpreted as an emerging institutional norm of recording artistry, with implications for recording artists’ subjectivity, expectations and social positions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,023
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,092 · 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'étudeQualitatif
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

Citations51
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMetal Music StudiesMême sujetMusic History and CultureTravaux en français237 207