Notice bibliographique
Résumé
Comic art scholarship has finally gotten a foothold in the academy, after decades of individual and short-term efforts. A number of reasons can be ventured for this hesitancy to study comic art, including academic snobbery and protection of disciplinary turfs, and lack of grants, organized research collections, and other resources. Those who pioneered comic art scholarship were often fans, collectors, aficionados, and cartoonists, who researched from their personal collections. A substantial amount of the early research in the 1960s and 1970s was done in France, Italy, Spain, Germany, Sweden, England, Japan, and, to a lesser extent, China and the United States. A few individuals also recorded the histories of Australian and Canadian comic books. The stories of these pioneering efforts are full of interesting anecdotes. More organized academic research has resulted since the 1990s. Reasons for this were that the academy could not continue to ignore popular culture (and comics) because of its importance; comics were reinvented as a more sophisticated medium; a theoretical framework evolved, and graduate students felt safer embarking on the writing of dissertations based on comic art.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,045 |
| Communication savante | 0,035 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,003 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».