
Punk-O-Rama is the title given to a series of ten compilation albums published by Epitaph Records. The first volume was released in 1994, the second in 1996, and the rest annually from 1998 to 2005. The albums included artists from Epitaph's roster as well as from its subsidiary label ANTI- and its partnership labels Hellcat Records and Burning Heart Records. In total the series included 257 songs contributed by 88 different artists.
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Punk-O-Rama è una serie di compilation creata dalla Epitaph Records per racchiudere in un unico album le migliori band della propria etichetta insieme a quelli delle etichette partner come la Hellcat Records e la Burning Heart Records. La prima distribuzione risale al 1994, da quella data fino al 2005 (data dell'ultima distribuzione) ci sono state edizioni annuali del progetto, fatta eccezione che per il 1995 ed il 1997. Nonostante il nome indichi una raccolta prettamente sotto il genere punk, il progetto ha subito una flessione e si è aperto anche ad altri generi come ad esempio includendo Tom Waits con "Big in Japan" nel quarto volume oppure inserendo brani di Sage Francis, Atmosphere e Eyedea & Abilities nei volumi 8-10. Tutti i dischi della collezione a partire dal secondo sono stati messi in vendita a un prezzo più basso di un album normale, per permettere di pubblicizzare le band delle etichette. Nel 2003 la Epitaph Records produsse un DVD sotto il nome Punk-O-Rama che conteneva i video di alcuni dei brani che erano contenuti nei cd precedentemente distribuiti. Non è stato prodotto nessun altro DVD per la serie Punk-O-Rama, in alternativa le successive edizioni furono vendute insieme a DVD-bonus che contenevano i video degli artisti della Epitaph. Il 2006 vede messa in pensione al decimo album la serie Punk-O-Rama per un nuovo progetto, nasce appunto che ha come obiettivo di aprire l'etichetta Epitaph verso altri generi che non sarebbe stato possibile fare con il vecchio nome. Unsound è difatti un nome meno specifico e più appropriato verso i nuovi obiettivi della casa discografica.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).