Suomalainen musiikki Japanissa: viennin rakenne, ongelmat ja mahdollisuudet
Notice bibliographique
Résumé
Työssä tutkittiin suomalaisen musiikin Japanin-vientiä ja Japanin musiikkimarkkinoiden viennin kannalta olennaisia rakenteita. Suomen Japanin-vientiä tarkasteltiin sen rakenteen, ongelmien ja mahdollisuuksien kautta. Näitä tietoja etsittiin kirjallisista lähteistä sekä empiirisen jatkotutkimuksen tarpeisiin että jo nykyisellään suomalaisten musiikkiyhtiöiden Japanin-viennin tueksi. Aineistona toimivat pääasiassa aiemmat Japaniin suuntautuvan musiikkiviennin tutkimukset, kulttuuriviennin viranomaisselvitykset sekä japanilaiset, suomalaiset ja kansainväliset tilastot. Aiempaan kirjallisuuteen nojaaminen havaittiin vaikeaksi, sillä olemassa olevien Japanin-musiikkivientitutkimusten havaittiin olevan sekä vähälukuisia että toteutukseltaan ongelmallisia. Myös japaninkielisten lähteiden ja haastattelujen vähäisyys kaventaa niiden näkökulmia. Tutkielman tuloksina havaittiin Suomen Japanin-viennin keskittyvän äänitemyynnin osalta lähinnä lisensointiin, mikä jättää suurimman osan myyntivoitoista ja suorista kuluttajakontakteista muille kuin suomalaistahoille. Tämä johtunee paitsi ulkomaisen musiikin vähäisestä menekistä Japanissa sekä myös suomalaisten musiikkiviejien yleisestä ongelmasta eli erityisesti Japani-kohtaisen liiketoimintaosaamisen ja taloudellisten resurssien puutteesta. Suomen Japanin-viennin hyödyntämättöminä mahdollisuuksina havaittiin erityisesti Japani-kohtaisen liiketoimintaosaamisen parantaminen ja eri vientitoimijoiden entistä laajempi ja toimialarajat ylittävä yhteistyö. Jatkotutkimuksen kannalta hedelmällisiä näkökulmia ovat Japanin musiikkimarkkinoiden erityispiirteiden ja kulttuurienvälisen viestinnän huomiointi, sillä markkinointi- ja muulla viestintäosaamisella lienee keskeinen merkitys myös musiikkiviennissä. Toisaalta paraskaan viestijä ei välttämättä saa kaupaksi markkinoille täysin sopimatonta tuotetta. Lisäksi jatkotutkimuksessa tulisi huomioida japanilaisten musiikkialan ammattilaisten näkemykset. Parhaiten tämä onnistuisi japanin kielellä toteutetun haastattelututkimuksen avulla.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,013 |
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 ».