MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7005187453

Podcast vuonna 2018 : Podcastien paikka audiomarkkinoilla eurooppalaisin silmin

2018· other· fi· W7005187453 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2018
Typeother
Languagefi
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicCell Image Analysis Techniques
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Quarter (Canadian coin)Power (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Tämän opinnäytetyön tavoitteena on selvittää, mikä on podcastin nykytila vuonna 2018 eurooppalaisin silmin.\n\nTeoriaosuudessa käydään läpi, mikä podcast on, miten podcast määritellään, kuinka se eroaa muusta audiosta ja ketkä sen kuluttajia ovat. Lisäksi tutkitaan, miten podcastien suosio eroaa Yhdysvaltojen ja Euroopan välillä ja mitkä ovat Euroopan sisäiset erot. Tutkimuksen teoria-aineisto koostuu erilaisista podcast- ja audiokulutustutkimuksista Yhdysvalloissa ja Euroopassa. \n\nOpinnäytetyötä varten on haastateltu podcastien asiantuntijoina RadioMedian toimitusjohtajaa Stefan Mölleriä, Jakso.fi-podcastpalvelun Olli Sulopuistoa ja Kieku-podcastpalvelun Sampsa Fabritiusta. Haastattelut suoritettiin teemahaastatteluina syksyllä vuoden 2018 aikana.\n\nOpinnäytetyön tulosten mukaan podcasteja tehdään innokkaasti ja podcastit yleisesti nähdään enemmän mahdollisuutena kuin uhkana Euroopassa. Radioala on suhtautumisessaan vielä varovainen ja epäilevä, sillä podcastien koetaan vievän enemmän resursseja kuin tuovan tuottoja. Yleisradiolla ja suurilla mediayhtiöillä on suuri vaikutus siihen, millaiseksi podcastien muoto ja niiden markkinat muodostuvat. Vaikkeivät podcastit ole valtavirtaa, voi yksittäinen tekijä tienata niillä. Vaikkeivät podcastit syrjäyttäisivätkään radiota, on podcastien mahdollista muodostaa Youtuben kaltainen yhteisöllisen median markkina. Podcasteilla on löydettävyyden kanssa ongelma, johon tarvitaan ratkaisu pian.\n\nOpinnäytetyön johtopäätös on se, että podcastaus on Euroopassakin tasaisessa kasvussa, mutta mediakenttä on podcastien kohdalla odottavassa tilassa. Podcastien laatuerot ovat kasvaneet, mitä enemmän tekijöitä on. Podcastien parhaimmisto tulee löydettäväksi vasta, kun yleisöt löytävät podcastit yhdestä julkaisualustasta. Euroopassa ei välttämättä tapahdu samanlaista mantereen kokoista läpimurtoa podcastien kohdalla kuin Amerikassa, mutta pienempiä alueellisia ja maidensisäisiä menestyjiä on mahdollista syntyä.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.452
Threshold uncertainty score0.781

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.4520.168

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.258
Teacher spread0.246 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueTheseus (Ammattikorkeakoulujen)Same topicCell Image Analysis TechniquesFrench-language works237,207