Understanding the digital music commodity
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation concentrates on the changing form of the music commodity over the last two decades. Specifically, it traces the transition from music on compact discs to music as a digital file on computers/mobile devices and the economic, industrial, aesthetic and cultural consequences this shift has for how we produce, present, and consume music. As computers became viable sources for the playback of popular music in the 1980s and 1990s, the roots of the digital music commodity took hold. Stripped of many of their previous attributes (i.e. album art, compressed sound, packaging, etc.), recordings as digital files were initially decontextualized commodities. On computers, music underwent an interface-lift, gradually getting redressed with new features (i.e. metadata, interfaces, digital ÂpackagingÂ). This dissertation focuses on five technologies  Winamp, Metadata, Napster, iTunes and Cloud Computing  that were key to rehabilitating the music commodity in its digital environments. These technologies and the cultural practices that accompanied them gave music new paratexts and micromaterials that ultimately constituted the digital music commodity. Through case studies, generative archival research, and descriptive analysis, this study makes methodological and intellectual contributions to the field of communication and technology studies as well as to studies of new media and the cultural industries. By teasing out the differences between the commodity aspects of the CD and the digital file, this project offers fresh perspectives on materiality, aesthetics, labour and ownership in an era of digital goods. Digital music's fluid and ubiquitous nature seems to subvert those who seek to profit from it. But while digital music offers the potential to disrupt the traditional ways of doing business in music, it also affords new forms of control and power. This has not stopped artists, hobbyists and users from carrying out creative experiments that call into ques
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».