Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».