Transforming<i>Transformers</i>into Militainment: Interrogating the DoD‐Hollywood Complex
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article examines how the U.S. Department of Defense (DoD) and Hollywood collaborated to manufacture the blockbuster filmsTransformers(T) andTransformers: Revenge of the Fallen(TRF) to sell in global marketsandto sell a positive image of DoD personnel, policy, technology, and practice to the world.TandTRFare global militainment films made by the “DoD‐Hollywood complex” to make money in markets and put the U.S. military before the world in a positive light. To show how, the article's first section defines the “DoD‐Hollywood complex,” presents a brief 20th‐century history of its formation, and describes the current DoD institutions, policies, and practices that fuse DoD publicity agencies to Hollywood filmmakers. The second section highlightshowDoD assistedTandTRF's production and contemplateswhyHollywood solicited DoD support. The third section shows howTandTRFput DoD in a positive light. The conclusion addresses some of the consequences ofTandTRFwith regard to democratic theory. By showingTandTRFto be global militainment commodities, this article interrogates the nexus of “reel” and “real” U.S. military power and sheds light on how DoD interacts with Hollywood studios to influence how it gets screened by entertainment media and seen by global spectators.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,020 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».