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Enregistrement W2983291947 · doi:10.1177/2056305119879672

Platform Practices in the Cultural Industries: Creativity, Labor, and Citizenship

2019· article· en· W2983291947 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSocial Media + Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto ScarboroughSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésCitizenshipCreativityAutonomyScope (computer science)Agency (philosophy)SociologyCorporate governanceThe InternetEconomic geographyPolitical scienceSocial scienceManagementEconomicsLawComputer sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rise of contemporary platforms—from GAFAM in the West to the “three kingdoms” of the Chinese Internet—is reconfiguring the production, distribution, and monetization of cultural content in staggering and complex ways. Given the nature and extent of these transformations, how can we systematically examine the platformization of cultural production? In this introduction, we propose that a comprehensive understanding of this process is as much institutional (markets, governance, and infrastructures), as it is rooted in everyday cultural practices. It is in this vein that we present fourteen original articles that reveal how platformization involves key shifts in practices of labor, creativity, and citizenship. Diverse in their methodological approaches and topical foci, these contributions allow us to see how platformization is unfolding across cultural, geographic, and sectoral-industrial contexts. Despite their breadth and scope, these articles can be mapped along four thematic clusters: continuity and change; diversity and creativity; labor in an age of algorithmic systems; and power, autonomy, and citizenship.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,255 · 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