Towards an Understanding of the Music Value Chain in Ghana: The Role of Artiste Managers
Notice bibliographique
Résumé
The Ghana music value chain pivots on the dynamics of the artiste managers who handle the various music genres. Unfortunately, studies on artiste managers, the types of artiste managers, and a detailed description of their training, and general operations are rare in the Ghanaian context. Hence, this study was conducted to shed light on the significant roles of artiste managers for a better understanding of the Ghanaian music value chain. The research used a triangulated approach (qualitative and quantitative) to collect data. The primary research method employed was qualitative through semi-structured interviews (face-to-face and telephone as well as video calls). The quantitative method was employed mainly as a secondary source from the MUSIGA-KPMG Report (2014) among others. The results showed that different types of artiste managers in Ghana are found across different genres captured in the music value chain. These artiste managers are key at the marketing stage of the music value chain. Thus, performance is used as a channel to convey the music of the artiste to the music consumers. Based on the results, it is recommended that the government enact policies that streamline music skills development by making music apprenticeships attractive. This can be done by supporting ongoing efforts by private institutions to develop the artiste. Thus, a public-private partnership is a laudable approach that has far-reaching implications in creating artistes in the country. The study offers useful information that may contribute to nurturing and developing the artiste for social and economic gains. Keywords: Artiste Managers, Creative Art Industry, Music Value Chain, Ghana
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».