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Enregistrement W2597585644 · doi:10.17645/mac.v5i2.809

The New Visual Testimonial: Narrative, Authenticity, and Subjectivity in Emerging Commercial Photographic Practice

2017· article· en· W2597585644 sur OpenAlexaff
Heather Morton

Notice bibliographique

RevueMedia and Communication · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueVisual Culture and Art Theory
Établissements canadiensSheridan College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubjectivityNarrativeSociologyStorytellingAestheticsSocial mediaEpistemologyPolitical scienceArtLiteratureLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By studying the cultural and aesthetic impact of increasingly pervasive digital technologies and mass amateurization, this paper examines the ramifications of the networked information economy on professional photographic practice and considers the concomitant implications for the photographic classroom. Using the framework of convergence culture as per the writings of Yochai Benkler, Henry Jenkins, Mark Deuze, and Axel Bruns, the impact of accessible and instantaneous image creation and dispersal are explored. Given the rise of consumer engagement in brand co-creation on social media platforms, we can observe massive changes to professional practice in areas such as aesthetics, and the erosion of previous sustainable business models. Indeed, as traditional notions of “expertise” shift from technological prowess to narrative and disseminative abilities, the effects on commercial practice and photographic education need to be addressed. This paper argues that there are three emerging priorities for commercial image use: narrative ability, authenticity, and subjectivity and suggests initial steps in their pedagogical application. By acknowledging these transformations, this paper explores the idea that students need to harness technique, social media influence, adaptability, subjectivity, and storytelling power in order to better serve emerging image-based needs in commercial spaces.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,024
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeQualitatif
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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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