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Enregistrement W4254664596 · doi:10.32920/ryerson.14651640.v1

The rise of a media empire in the former Communist space : A case study of central European media enterprises

2021· preprint· en· W4254664596 sur OpenAlexaff
Monica Beatrice Kohlenberg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityCentre for Social InnovationYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapitalismPoliticsCommunismEntertainmentSocial mediaMedia managementDemocracyState capitalismState (computer science)Entertainment industryPolitical sciencePolitical economyMarket economySociologyEconomicsPublic relationsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the transition from authoritarian regimes to democracy, media have changed along with the other components of social and economic life. They have evolved from propaganda vehicles to real business entities that are functioning in free markets. However, relations between the media, state, society, and market have led to the development of unique dynamics of media systems in the ex-communist countries. Among all media groups that have formed in the ex-communist space, there is one company that stands out. Central European Media Enterprises (CME) - a Bahamas-based American-owned company was the first to bring Western marketing and management styles, along with American programming. CME knew how to commercially exploit the market's underdeveloped potential and consumers' thirst for information and entertainment. This paper looks at CME mainly from a business perspective. It attempts to document and explain the company's strategies and decisions, and the way in which they were influenced by politics. The theoretical framework of the paper builds on the Splichal's concept of "political capitalism" and on Doyle's and Mosco's theories of media economics. The conclusion is that CME's financial success has been highly influenced - though not totally determined - by factors that have nothing to do with a normal, healthy business environment.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0120,009
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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