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Enregistrement W2953753994 · doi:10.58282/colloques.6277

Écrire l’image du quotidien : les journaux filmés littéraires sur YouTube

2019· preprint· fr· W2953753994 sur OpenAlexaff
Erika Fülöp

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensCanadian Heritage
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtComputer scienceHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

« Video on the web today is in a similar position to writing on the web in the mid 90s »1 Introduction Les journaux filmés ou vidéo-journaux sur lesquels se penche cet article s’apparentent au genre du vlog (ou vlogue, blog vidéo ou vidéoblogue), l’un des types de publication les plus populaires sur YouTube. Bien que ce genre ait existé avant la création du site de partage de vidéos, celui-ci l’a mené à sa véritable explosion, avec une variété de sous-genres thématiques et des vloggueurs qui deviennent des influenceurs vedettes. Selon A Dictionary of Social Media, un vlog est « A blog featuring posted videos, typically reflecting the vlogger’s life, thoughts, opinions, and interests2», ou encore « A blog that mainly consists of video snippets. Instead of using text as the main media a blogger will use a simple hand held video camera to capture and publish their thoughts», selon A Dictionary of the Internet3. Wikipédia précise également qu’il s’agit d’« un type de blog utilisé essentiellement pour diffuser des vidéos pouvant être commentées ou non par ses visiteurs […] créés et maintenus par quelques amateurs et professionnels du traitement vidéo pour le Web qui documentent leur vie quotidienne au travers de vidéos commentées4 ». Les trois définitions sont complémentaires : il s’agit de capsules vidéo courtes qui parlent de la vie et des opinions du vloggueur, créées par des amateurs ou des professionnels à l’aide de moyens techniques de préférence peu encombrants, et qui peu

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)0,000
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,007

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,083 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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