Notice bibliographique
Résumé
espanolUn extenso y acabado repaso acerca de lo que el autor, dentro de una linea de investigacion muy nuestra y latinoamericana, denomina la educomunicacion o educacion en medios, pero esta vez en el campo del cine ya que, nos recuerda: educar en cine es educar en medios; es decir, aprender a pensar el proceso de produccion y significacion de mensajes y discursos cinematograficos con el proposito de relacionarlos y/o ponderarlos, de manera critica y constructiva, con la vida cotidiana. Finalmente nos ofrece el estado del arte de la educacion en cine a partir de un conjunto de paises: Union Europea, Reino Unido, Francia, Espana, Italia, Holanda, Belgica, Canada, Finlandia, Mexico, Brasil, Colombia, Chile, Cuba y Venezuela. EnglishAn extensive and well thorough review of what the author, in a research line very ours and Latin American, called the educommunication or media education, but this time in the field of cinema, since he reminds us: education in film is to educate media; that is to learn to think the production process and significance of messages and cinematic discourses in order to relate and / or weight them, critically and constructively with daily life. Finally, he offers a state of the art about film education from a group of countries: EU, UK, France, Spain, Italy, Netherlands, Belgium, Canada, Finland, Mexico, Brazil, Colombia, Chile, Cuba and Venezuela.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,011 |
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 ».