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Enregistrement W3173769601 · doi:10.18357/kula.133

Tribesourcing Southwest Films

2021· article· en· W3173769601 sur OpenAlexvenueno aff
Melissa Dollman, Rhiannon Sorrell, Jennifer L. Jenkins

Notice bibliographique

RevueKULA knowledge creation dissemination and preservation studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRadio, Podcasts, and Digital Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMainstreamRedressNarrativeFilm directorMedia studiesCitizen journalismMeaning (existential)Visual artsSociologyHistoryArtPolitical scienceLiteratureMovie theaterLawPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a work in progress, the Tribesourcing Southwest Film Project seeks to decolonize midcentury US educational films about the Native peoples of the Southwestern United States by recording counter-narrations from cultural insiders. These films originate from the American Indian Film Gallery, a collection awarded to the University of Arizona (UA) in 2011. Made in the mid-twentieth century for the US K–12 educational and television markets, these 16 mm Kodachrome films reflect mainstream cultural attitudes of the day. The fully saturated-color visual narratives are for the most part quite remarkable, although the male "voice of God" narration often pronounces meaning that is inaccurate or disrespectful. At this historical distance, many of these films have come to be understood by both Native community insiders and outside scholars as documentation of cultural practices and lifeways—and, indeed, languages—that are receding as practitioners and speakers pass on. The Tribesourcingfilm.com project seeks to rebalance the historical record through collaborative digital intervention, intentionally shifting emphasis from external perceptions of Native peoples to the voices, knowledges, and languages of the peoples represented in the films by participatory recording of new narrations for the films. Native narrators record new narrations for the films, actively decolonizing this collection and performing information redress through the merger of vintage visuals and new audio.

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)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2021
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