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Enregistrement W3103752848 · doi:10.16995/dscn.376

Berlin Remix – A Computationally Generative “City Film” Artwork

2020· article· en· W3103752848 sur OpenAlexaffvenue
Jim Bizzocchi

Notice bibliographique

RevueDigital Studies / Le champ numérique · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSymphonyGenerative grammarTheme (computing)ArtVisual artsStyle (visual arts)Art historyAmerican filmFilm festivalFilm studiesMovie theaterComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Berlin Remix is a computationally generative artwork that creates and presents a series of short films re-edited and re-mixed from the archetypal “City Film” documentary Berlin: Symphony of a Great City (Ruttman 1927). The “City Film” is an historical documentary genre. These City films thrived in the late 20s and 30s, and continue to this day. Each of them documented the daily life of an individual city. The central film in the development of this genre is Ruttman’s Berlin. Berlin Remix is a generative artwork that re-mixes the individual shots of the original film into a series of shorter films. Each of these shorter films differs from the others in specific content, cinematic style, or both. Each of the derived films shows a single facet or theme contained within the larger film. The final form of the artwork will run completely autonomously, generating the series of shorter films in real time. The artwork as exhibited at CSDH/SCHN 2019 required a moderate amount of human intervention to join the system’s output segments into short films. RésuméLe Berlin Remix est une oeuvre d’art informatiquement générative qui crée et présente une série de films courts remodifiés et remixés venant du documentaire de l’archétype « film de ville » (City Film) qui s’appelle Berlin : Symphony of a Great City (Ruttman 1927). Le « film de ville » est un genre documentaire historique. Ces films de ville s’épanouissaient pendant la fin des années 1920 et 1930, et aujourd’hui encore. Le film central du développement de ce genre est celui de Ruttman, nommé Berlin. Le Berlin Remix est une oeuvre d’art générative qui remixe les images individuelles du film original en série de films plus courts. Chacun de ces films plus courts varie l’un des autres selon le contexte spécifique, selon le style cinématographique, ou selon les deux à la fois. Chacun des films dérivés montre une facette ou un thème unique, confiné dans le film entier. La forme finale de cette oeuvre d’art fonctionnera de façon autonome, générant la série de films plus courts en temps réel. L’oeuvre d’art, comme exposé à CSDH/SCHN 2019, a exigé une quantité modérée d’intervention humaine afin de transformer la production de séquences du système en films courts. Mots clés: art vidéo; art générative; esthétics; cinématographique, filmdocumentaire; média numérique

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)0,002
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,006

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,188 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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