MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1146638285

Pembuatan Film Pendek Bergenre Romantis Menggunakan Teknik Ultra Wide Berjudul "Rahasia Hati"

2013· other· en· W1146638285 sur OpenAlexaboutno aff
Anastasia Megawati Wawolangi, Karsam Karsam

Notice bibliographique

RevueSIR - STIKOM Institutional Repository · 2013
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender and Women's Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffectionPleasureRomanceDramaKindnessCompassionPsychologyFeelingSocial psychologyAdventureExpansiveAestheticsArtPsychoanalysisLiteratureTheologyPhilosophyArt history
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The English word "love" can refer to a variety of different feelings, states, and attitudes, ranging from interpersonal affection to pleasure ("I loved that meal"). It can refer to an emotion of a strong attraction and personal attachment. It can also be a virtue representing human kindness, compassion, and affection "the unselfish loyal and benevolent concern for the good of another". And it may describe compassionate and affectionate actions towards other humans, one's self or animals. The short film itself is a film with a duration of less than 60 minutes. In many countries such as Germany, Australia, Canada and the United States, a short film made laboratory experiments a person group of people to then produce feature-length films. Romantic Drama film is a genre that explores the complex side of love. The plot usually centers around an obstacle that is preventing love between two people. The obstacles in Romantic Drama film can range from a family's disapproval, to forbidden love, to one's own psychological restraints. Many Romantic Dramas end with the lovers separating because of the enormity of the obstacle, the realization of incompatibility, or simply because of fate.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSIR - STIKOM Institutional RepositoryMême sujetGender and Women's RightsTravaux en français237 207