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Enregistrement W4290086391 · doi:10.21083/partnership.v17i1.6706

From Copyright Cartels to Commons and Care: A Public Infrastructure Model for Canadian Music Communities

2022· article· en· W4290086391 sur OpenAlexafffundvenueabout
Brianne Selman, Brian Fauteux, Andrew deWaard

Notice bibliographique

RevuePartnership The Canadian Journal of Library and Information Practice and Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCommonsConsolidation (business)Variety (cybernetics)Corporate governanceGovernment (linguistics)Public domainPublic relationsLivelihoodMusic industryPublic policyPoliticsBusinessPolitical sciencePublic administrationSociologyEconomicsMusic educationEconomic growthFinanceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using research on the political economy of the music industries, interviews with independent musicians about their lived experiences, and the authors' experience participating in government copyright consultations in Canada, this article discusses how the market power of major music companies, and their capture of the policy-making process through lobbying, has made copyright reform an extremely limited avenue for remedying the variety of hardships facing musicians in the streaming media era. Against the continued consolidation and concentration of power within the music industries, we explore a case study of Edmonton Public Library’s Capital City Records as an alternative model that may inspire further initiatives that advocate for artists and users. We conclude by discussing a commons-based, public infrastructure and governance model that could serve as a tool to circumvent uneven power dynamics in the music industries, facilitate stronger music communities, and provide sustainable livelihoods for working musicians in Canada.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0240,031
Communication savante0,0170,008
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,174 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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