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Enregistrement W145744107 · doi:10.21512/humaniora.v3i2.3411

Film Animasi sebagai Medium Dokumentasi Kekayaan Alam, Intelektual, Budaya, dan Dinamika Sosial Politik

2012· article· en· W145744107 sur OpenAlexaboutno aff
Ardiyansah Ardiyansah

Notice bibliographique

RevueHumaniora · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural and Artistic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimationDocumentationEntertainmentComputer animationVisual artsPoliticsSubject (documents)ArtMultimediaSociologyComputer sciencePolitical scienceWorld Wide WebLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animation is a medium that has the ability to represent a visual phenomenon as a whole. Animation is not just a work of image-driven, but the work depicted motion, as expressed by Norman McLaren, Canadian animator Academy Award winner. As the interpretation of the motion, the animation is not subject to the laws of nature, so there is no limitation including movements that cannot be done in the real world or recorded in the live-action movie. So is the characterization or characterizations in the animation can be so free and open more opportunities for exploration. This advantage makes the animation a favorite medium to draw the attention of the audience, especially in the growing era of digital animation technology. Animation is now not only used for entertainment purposes, but has penetrated other fields such as education, tourism, health care, and so on. As a cultural product, animation, as well as films and works of art of human culture in general, is a historical marker that describes the spirit of an era that functions inherent in the animated film documentation of socio-political dynamics of a nation in a given period. This paper describes the process of documentation of natural, intellectual, cultural and socio-political dynamics in countries that intensively utilize the medium of animation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,003

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,276 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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