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Enregistrement W3213992555 · doi:10.1093/oxfordhb/9780190872243.013.28

Accounting for Injustice

2021· book-chapter· en· W3213992555 sur OpenAlexaff
Matt Stahl, Olufunmilayo B. Arewa

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueResearch, Science, and Academia
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountingEarningsEnforcementBusinessPensionInstitutional investorFinancePolitical scienceCorporate governanceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite their incalculable musical contributions and the continuing profitability of their hit recordings, R&B singers of the 1960s often have reached and passed retirement age in conditions of profound economic insecurity. This tragic irony is well known, but the long-standing institutional practices that have essentially ensured this typical outcome have remained obscure. At the center of the problem is individual royalty income associated with the sale and licensing of recordings. Record companies’ royalty accounting processes are notoriously complex and secret, and companies have strong incentives to overreport expenses and underreport earnings in their maintenance of individual artist royalty accounts. Hitherto unstudied documents from the archive of the National Office of the American Federation of Television and Radio Artists (AFTRA) shed light on the accounting practices of the major and indie record companies to whom artists like Mary Wells, Ruth Brown, and Sam Moore were signed. After 1959, singers recording for signatory companies were included in the employer-sponsored AFTRA Health and Retirement Funds. As a fiduciary, the Funds were obligated to monitor and enforce employer contributions based on singers’ annual earnings, including contractual royalty payments. Newly discovered archival evidence helps explain how the Funds’ lax enforcement led to healthcare ineligibility and chronically underfunded pensions for many R&B performers. The interaction of companies’ nefarious contractual royalty accounting practices and the AFTRA Funds’ at-best inconsistent monitoring and enforcement of companies’ obligations hindered singers’ prospects for financial stability and comfortable retirement after long careers and the contribution of enduring recordings to contemporary culture.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,004

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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