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Enregistrement W2970570112 · doi:10.15353/kinema.vi.930

Travelling to the Margins of Europe

2001· article· en· W2970570112 sur OpenAlexvenueno aff
Ewa Mazierska

Notice bibliographique

RevueKinema A Journal for Film and Audiovisual Media · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEuropean Monetary and Fiscal Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovie theaterResizingPolitical scienceState (computer science)Financial crisisNational cinemaPolitical economyEconomyEconomic historySociologyEconomicsHistoryEuropean unionEconomic policyKeynesian economicsArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problem for Europe is to learn how to marginalise itself. (Ien Ang) CRITICS AND FILMMAKERS alike in recent years drew attention to the crisis experienced by national cinemas in European countries. The UK-based scholar Dimitris Eleftheriotis writes: This crisis is evident on many levels, from the critical-theoretical to the economic. Indeed the very term 'national cinema' is riddled with conceptual contradictions, and its theoretical, pedagogic and practical usefulness has been repeatedly challenged in recent years. But perhaps more relevant is the realization that shrinking domestic markets have become in most cases inadequate for the financial survival of national films. As a result more and more filmmakers have to rely on state or European funding (and in many cases both) for their productions. This in turn brings into play the contradictions in national and European policy ... and raises dilemmas of criteria and priorities: for example, is funding...

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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