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Enregistrement W410232684

American Cinema of the 1950s

2005· book· en· W410232684 sur OpenAlexaboutno aff
Murray Pomerance

Notice bibliographique

RevueMedical Entomology and Zoology · 2005
Typebook
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCinema and Media Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnightMovie theaterArt historyState (computer science)AmbivalenceArtTimelinePerformance artMedia studiesHistorySociologyPsychologyArchaeologyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Timeline: The 1950s Murray Pomerance (Ryerson University, USA) Introduction: Movies and the 1950s Mary Beth Haralovich (University of Arizona, USA) 1950: Movies and Landscapes Kristen Hatch (University of California, USA) 1951: Movies and the New Faces of Masculinity Sumiko Higashi (State University of New York, USA) 1952: Movies and the Paradox of Female Stardom Rebecca Bell-Metereau (Texas State University, USA) 1953: Movies and Our Secret Lives Michael DeAngelis (DePaul University's School for New Learning) 1954: Movies and the Walls of Privacy Jon Lewis (Oregon State University, USA) 1955: Movies and Growing Up ... Absurd Barry Keith Grant (Brock University, USA) 1956: Movies and the Crack of Doom Murray Pomerance (Ryerson University, USA) 1957: Movies and the Search for Proportion Adrienne L. McLean (University of Texas, USA) 1958: Movies and Allegories of Ambivalence Arthur Knight (College of William and Mary, Williamsburg, USA) 1959: Movies and the Racial Divide Select Academy Awards, 1950-1959 Works Cited and Consulted Contributors Index

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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