What’s Going On? Digitization and Global Music Trade Patterns since 2006
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to document the evolution of cross-border music trade patterns in this transition period and to explain what drives digital music trade patterns. The shift from analogue to digital music distribution has substantially reduced trade costs and has enlarged the choice sets of music consumers around the world. Using comprehensive data on digital track sales in the US, Canada, and 16 European countries, 2006-2011, we document patterns of music trade in the digital era and contrast it with what’s known from elsewhere about trade in popular music for the past half century. While home bias in music consumption among the top 100 songs had grown in the pre-digital distribution period prior to 2006, home bias has declined since then. We find that the share of imported songs in music consumption has grown in all countries except in the US. Moreover, although the number of European songs available has risen faster than the number of US songs, the market share of the US in digital music sales has increased while the market shares of European repertoires have fallen. US repertoire holds the largest market share in almost every country. Home bias is lower in the long tail than at the top end of the distribution. We consider four candidate explanations for the shift away from domestic music: a) that growth in availability of particular repertoires explains their growth in total sales and market shares, b) that changes in the effect of distance-related trade costs on trade made possible by digitization explain changed patterns of trade, c) that changed preferences toward particular origin repertoires explains changed patterns, and d) that recent vintages of particular repertoires have grown more appealing to world consumers. We conclude that a combination of c) and d) offers the most credible explanation for the observed patterns.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».