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Enregistrement W3018769472 · doi:10.20429/aujh.2020.100107

“Un-American” Hollywood: Politics and Film in the Blacklist Era

2020· article· en· W3018769472 sur OpenAlexaff
Natalie Jarosz

Notice bibliographique

RevueArmstrong Undergraduate Journal of History · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean history and politics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHollywoodBlacklistingBlacklistPoliticsContext (archaeology)Movie theaterHistoryMedia studiesArt historySociologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a review of “Un-American” Hollywood: Politics and Film in the Blacklist Era, a 2007 volume edited by Frank Krutnik, Steve Neale, Brian Neve, and Peter Stanfield. It argues that the American Left was involved with creating films of true significance in the Hollywood system, in the context of post-war House Un-American Activities Committee (HUAC) blacklisting. There is also an examination of the Popular Front between liberals and communists before post-war tensions drew them further apart. There is a chapter about the “new” and “old” waves of the left in the context of 1960s and 1970s American cinema. There is significant discussion of people other than screenwriters in the context of the HUAC blacklisting. The volume arguably leans towards social history – which is more appropriate for the argument of the volume than a methodology such as political history. There are fourteen chapters by different authors. The fourteenth chapter is an essential older text, “Red Hollywood.” “Red Hollywood” is followed by an afterword that its author wrote. It is recommended to have at least a mild-to-moderate knowledge of Hollywood history, and one may need to look up references while reading the volume. It is a very strong source that explores different nuances of history pertaining to the HUAC blacklisting, and 20th-century American left-wing politics.

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 enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,397

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,232 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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