Majority co-productions between Finland and Baltic countries: Baltic attraction factors as a co-production country, and the impact of co-production on the regional film industry
Notice bibliographique
Résumé
Tämä opinnäytetyö tarkastelee Suomen ja Baltian välisiä enemmistöyhteistuotantoja. Elokuvatuotantojen toteuttaminen kansainvälisinä yhteistuotantoina on yleistynyt. Tähän vaikuttavat kotimaan rahoituksen määrä, erilaiset yhteistuotantoja tukevat rahoitusmallit sekä budjettisäästöt. Baltian maat ovat vetovoimaisia suomalaisille tuotannoille houkuttelevien rahoitusinstrumenttien, kokeneiden ammattilaisten, sekä matalamman hinta - ja palkkatason vuoksi. Yhteistuotannot vaikuttavat maiden elokuvateollisuuden kehittymiseen. Haasteena suomalaisen elokuva-alan näkökulmasta on työpaikkojen katoaminen, ja suomalaisen vastuullisuusvaatimusten noudattaminen, kun palkkauksen hoitaa kolmas osapuoli. Baltian maiden näkökulmasta haasteena on kansainvälisten tuotantojen nostama hintataso, työntekijöiden kysynnän kohdistuminen vain tietyille osastoille, sekä omien kansallisten aiheiden tuotantoon pääsyn haastavuus kansainvälisten toimijoiden kanssa kilpailtaessa. Yhteistuotannot ovat pienempien elokuvamarkkinoiden toiminnan edellytys. Ne mahdollistavat ylikansallisten rahoitusinstumenttien hyödyntämisen, laajemman levityksen, sekä mahdollisuuden kulttuuriseen yhteistyöhön. Opinnäytteessäni tutkin, miten yhteistuotantojen hyödyt saataisiin Suomen ja Baltian välisessä yhteistyössä parhaiten esiin, ja miten voisimme minimoida haittavaikutuksia. Tutkimus toteutettiin tilastojen, kirjallisten lähteiden ja verkkolähteiden avulla. Työn tavoitteena on esitellä Suomen ja Baltian välisten tuotantojen keskeisiä syitä, havainnoida kansainvälisten yhteistuotantojen paikallisia vaikutuksia, ja kulutukseen perustuvien rahoitusmallien laajempaa merkitystä elokuvateollisuuden muovaajana.
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».