The Oxford Handbook of Creative Industries
Notice bibliographique
Résumé
The Oxford Handbook of Creative Industries is a reference work, bringing together many of the world's leading scholars in the application of creativity in economics, business and management, law, policy studies, organization studies and psychology. Creative industries research has become a regular theme in academic journals and conferences across these subjects and is also an important agenda for governments throughout the world, while business people from established companies and entrepreneurs revaluate and innovate their models in creative industries. The Handbook is organized into four parts: Following the editors' introduction, Part One on Creativity includes individual creativity and how this scales up to teams, social networks, cities, and labour markets. Part Two addresses Generating and Appropriating Value from Creativity, as achieved by agents and organizations, such as entrepreneurs, stars and markets for symbolic goods, and considers how performance is measured in the creative industries. Part Three covers the mechanics of Managing and Organizing Creative Industries, with chapters on the role of brokerage and mediation in creative industry networks, disintermediation and glocalisation due to digital technology, the management of project-based organzations in creative industries, organizing events in creative fields, project ecologies, Global Production Networks, genres and classification and sunk costs and dynamics of creative industries. Part Four on Creative Industries, Culture and the Economy offers chapters on cultural change and entrepreneurship, on development, on copyright, economic spillovers and government policy. This authoritative collection is the most comprehensive source of the state of knowledge in the increasingly important field of creative industries research. Covering emerging economies and new technologies, it will be of interest to scholars and students of the arts, business, innovation, and policy. Contributors to this volume - Sonos Abdel-Gawad, ESADE Business School Patrick Adler, University of California Los Angeles Narasimhan Anand, IMD Business School Hasan Bakhshi, Queensland University of Technology Gerben Bakker, London School of Economics and Political Science Gino Cattani, Stern School of Business Neil Coe, National University of Singapore Mariachiara Colucci, University of Bologna Gregoire Croidieu, Grenoble Ecole de Management Stuart Cunningham, Queensland University of Technology Elizabeth Currid, University of Southern California Robert DeFillippi, Suffolk University Anna Dempster, Sotheby's Institute of Art Simone Ferrani, University of Bologna Vladi Finotto, Ca' Foscari University Richard Florida, University of Toronto Stephen Flowers, University of Brighton Pacey Foster, University of Massachusetts Lucy Gilson, University of Connecticut Daniel Gruber, Medill School of Journalism Elizabeth Gulledge, The University of St Andrews Allegre Hadida, University of Cambridge Paul Hirsch, Northwestern University Candace Jones, Boston College James Kaufman, California State University Sean Keddy, University of Waterloo Mukti Khaire, Harvard Business School Martin Kretschmer, University of Glascow Mark Lorenzen, Copenhagen Business School Fiona Macmillan, University of London Elonora di Maria, University of Padova Juan Mateos-Garcia, Nesta Charlotta Mellander, Jonkoping International Business School Pierre-Michel Menger, Centre National de la Recherche Scientifique Richard Ocejo, John Jay College of Criminal Justice Jason Potts, RMIT University Andy Pratt, King's College London Francesco Rullani, LUISS Guido Carli Jonathan Sapsed, University of Brighton Elke Schussler, Freie Universitat Berlin Barnara Slawich, IESEG School of Management Robert Sternberg, Oklahoma State University Silviya Svejenova, Copenhagen Business School Jorg Sydow, Freie Universitat Berlin Barbara Townley, University of St Andrews Tara Vinodrai, University of Waterloo Georgina Voss, University of Brighton
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,116 | 0,055 |
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 ».