Televisuality on a Global Scale: Netflix’s Local-Language Strategy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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 <em>Criminal</em> (Field Smith &amp; 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 <em>Criminal</em> 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.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle