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Enregistrement W3174441985 · doi:10.1177/20563051211025511

Making Sweet Music Together: The Affordances of Networked Media for Building Performance Capital by YouTube Musicians

2021· article· en· W3174441985 sur OpenAlexafffund
Anatoliy Gruzd, Jaigris Hodson

Notice bibliographique

RevueSocial Media + Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensRoyal Roads UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésAffordanceHomophilyPopular musicMeaning (existential)AdvertisingMultimediaPsychologyComputer scienceSocial psychologyVisual artsCognitive psychologyBusinessArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following Miller, who looked at offline performance capital for musicians and discovered important gender and genre impacts, we examined the role of gender and genre in the development of performance capital for YouTube top cover song artists. This case study suggests that online performance capital on YouTube is slightly different than offline performance capital, and benefits from the affordances of networked media, and specifically YouTube. While there is some gender-based homophily in channel linking behaviors, there are also connections between weakly tied individuals with respect to video category, meaning that musicians are linking to others outside of the music community and vice versa. While music video channels tend to link to other music video channels, and non-music channels tend to link to other non-music channels, the most popular videos tend to post from multiple categories including both music and non-music. Findings suggest that being a long-time poster and having a rich and diverse network are likely elements of building performance capital for YouTube musicians.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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