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Enregistrement W3171047904

한국 단편애니메이션 활성화를 위한 벤치마킹 - 캐나다 NFB 단편애니메이션 정책 보고논문 -

2015· article· ko· W3171047904 sur OpenAlexaboutno aff
박기복

Notice bibliographique

Revue일러스트레이션 포럼 · 2015
Typearticle
Langueko
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Systems and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginal equipment manufacturerBusinessPolitical scienceComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OEM 산업구조에서 벗어나 창작 애니메이션 구조로 진입한 한국 애니메이션은 산업적 가치 창출을위해 선진 해외 사례 벤치마킹과 시장 확대, 유통구조 개선 등의 기반 마련을 하고 있으나 이와 함께단편애니 메이션의 문화적 토대 구축을 위한 노력도동시에 필요하다. 애니메이션은 산업적 특성과 교육, 예술적 속성의문화콘텐츠이기 때문에 한 국가의 애니메이션의 발전 은 산업적 부흥과 함께 문화적 토대구축을 위한이중 노력이 중요하다. 특히 단편애니메이션의 활성화 는 형식과 내용의 다양성 확보를 통하여 가능하다. 본 연구는 제작형식의 창의성과 다양한 내용을 제시한 캐나다 NFB(National Film Board of Canada)단 편애니메이션을 분석하여 벤치마킹 사례로 활용하는 것을 목적으로 한다. 캐나다 애니메이션은 캐나다 만의 문화적 기반을 바탕으로 발전해서 애니메이션의 산업적 토대까지 확장하였다. 이에 대한 캐나다 애니메이션 정책과 기술혁신의노력을 캐나다국립영상위원회 (NFB)중심으로 분석하 여 한국 단편애니메이션의 ‘다양성’에 대한 활성화를 제안 하고자 한다.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,246 · 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.

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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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