The Film Industry Cluster Development Recommendations For Western Massachusetts
Notice bibliographique
Résumé
California is home to the world's largest movie clusters. It grew out of the need to extend beyond New York's confined environment. The opportunities that lay ahead were carefully planned and exploited. For Western Massachusetts to learn from this example it will have to discover a niche that can be marketed as truly worthy of attracting businesses away from established clusters. This will require a top-down approach from government bodies to ensure that a successful cluster fits wit the New England lifestyle. Current opportunities exist within factory towns that have available old mill buildings and infrastructure. Unfortunately the establishment of a film cluster will require a huge one-time investment by the government to convince others to invest their capital here. In the example of Miami, many different film clusters have developed from the branding of the city. There wasn't a general idea of Miami's film culture until the television program Miami Vice placed the city on the world map. Both Massachusetts and Miami must work hard to integrate the potential development of film clusters by working hard to secure tax breaks to lure companies away from Toronto. The film cluster there is rapidly becoming established, especially in this depressed economic environment. This will prove to be a stiff competitor, but it is not too late. Cutting the main costs of taxes, accommodation/living expenses while raising the profile of these regions is the first hurdle to be cleared. Only when this is done will a successful clustering strategy grow.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».