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Enregistrement W4407173721 · doi:10.17645/mac.9356

Televisuality on a Global Scale: Netflix’s Local-Language Strategy

2025· article· en· W4407173721 sur OpenAlexafffund
Frédérique Khazoom

Notice bibliographique

RevueMedia and Communication · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia, Gender, and Advertising
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalFonds de Recherche du Québec-Société et CultureUniversiteit van Amsterdam
Mots-clésScale (ratio)Computer scienceSociologyLinguisticsGeographyCartographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article focuses on Netflix’s local-language strategy, the context leading up to it, and the extent to which transnationality, in this particular case, becomes televisual in John Caldwell’s sense. I argue that Netflix has developed a different business model for transnational TV formats through this strategy. For that, I use the Netflix original and exclusive series Criminal (Field Smith & Kay, 2019–present-a–d) as a case study and show that its production context triggers a specific visual response due to Netflix’s economic and legal obligations in Europe. Building on the “transnational TV format trading system” approach of Jean K. Chalaby, this case study highlights how the affordances of multi-country video-on-demand providers like Netflix allow for the successful international franchising strategy in linear television to be conducted internally and simultaneously. Specifically, it shows that fictional TV series no longer need to be developed for a national broadcaster before reaching international markets because multi-country video-on-demand providers do not require various national intermediaries to distribute and stream TV series in different markets. The adaptation process can also be bypassed entirely if the decision to localize a programme into multiple versions is made before production starts. As a result, companies like Netflix can produce several local variations of TV content without running into as many barriers as national broadcasters. From there, I further argue using Mareike Jenner’s “grammar of transnationalism” that the impact of production and distribution processes on the visual treatment of Criminal leads to style excess at the interface level and stylistic scarcity at the aesthetic level.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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