Streaming platforms: cross-national debates over new regulation (Global watch on culture and digital trade, n°25).
Notice bibliographique
Résumé
The June report begins with the discussions toward the Indo-Pacific Economic Framework and its objectives.It also deals with cross-national debates over regulation of audiovisual streaming services in Australia, Switzerland, Denmark and Canada.Then, the report emphasizes the global expansion of several video and music streamers, such as Disney Plus, Amazon Prime Video, Tencent Music Entertainment, Qobuz.In addition, the report turns to public diplomacy actions and strategic partnerships of streaming platforms, focusing on TelevisaUnivision and Netflix. Regulation issues, digital trade and culture Launch of negotiations on the Indo-Pacific Economic FrameworkEnd of May, Joe Biden announced that twelve countries of the Indo-Pacific region, including Australia, Brunei, Indonesia, India, Japan, South Korea, Malaysia, New Zealand, the Philippines, Singapore, Thailand, and Vietnam, have committed to join the US-led Indo- Pacific Economic Framework (IPEF). So far, the IPEF does not incorporate three ASEAN member states (Cambodia, Laos, and Myanmar), Taiwan and China.The IPEF comes five years after the US withdrew the Trans-Pacific Partnership and it is not a free trade deal since "no market access or tariff reductions have been outlined".
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».