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Enregistrement W3090260209 · doi:10.24036/107343-0934

Pembuatan Iklan Promosi Perpustakaan Padang Panjang untuk Anak Melalui Media Motion Graphic

2019· article· en· W3090260209 sur OpenAlexaff
Grace Wilhelmina, Ardoni Ardoni

Notice bibliographique

RevueIlmu Informasi Perpustakaan dan Kearsipan · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology in Education and Learning
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotion (physics)Rendering (computer graphics)Computer graphics (images)Graphic designComputer scienceCompositingGraphicsMultimediaArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractThis article discusses the making of Padang Panjang library promotion advertisement for children through motion graphic media. The purpose of writing describes the making of motion graphics to introduce to children. There are 6 stages of making motion graphic as follows: (1) concept or concept, is the stage before making motion graphic, (2) drawing or design, is the stage of making motion graphic more specifically visualized in the form of images, (3) Collection of material or material collecting, is a collection of material in the making of motion graphics, (4) assemblies or assemblies, which are made in several stages, namely designing, animating, compositing, and rendering carried out by using applications, (5) testing or testing the video made, (6) distribution or distribution, is the final stage of packaging and distribution of the product.Keywords: children; library; motion graphic.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0590,011

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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