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Enregistrement W4214629602 · doi:10.1515/9781474405157

The Cinematic Bodies of Eastern Europe and Russia

2016· book· en· W4214629602 sur OpenAlexaboutno aff
Ewa Mazierska, Matilda Mroz, Elżbieta Ostrowska

Notice bibliographique

RevueEdinburgh University Press eBooks · 2016
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean history and politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceGeographyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A critical exploration of the human body in Eastern European and Russian film Bringing together a range of theoretical and critical approaches, this edited collection is the first book to examine representations of the body in Eastern European and Russian cinema after the Second World War. Drawing on the history of the region, as well as Western and Eastern scholarship on the body, the book focuses on three areas: the traumatized body, the body as a site of erotic pleasure, and the relationship between the body and history. Critically dissecting the different ideological and aesthetic ways human bodies are framed, The Cinematic Bodies of Eastern Europe and Russia also demonstrates how bodily discourses oscillate between complicity and subversion, and how they shaped individuals and societies both during and after the period of state socialism. Case studies include: Andrzej Wajda’s War Trilogy Béla Tarr’s Satantango Wiktor Grodecki Ilya Khrzhanovsky’s 4 Györgi Pálfi‘s Taxidermia Czechoslovak New Wave Yugoslav Socialist Realism Contributors: Malgorzata Bugaj, University of Edinburgh and the University of Stirling Helena Goscilo , Ohio State University Nebojša Jovanović, Central European University Hajnal Király , Eötvös Lóránd University Ewa Mazierska , University of Central Lancashire Alexandar Mihailovic, Hofstra University Matilda Mroz, University of Sussex Dorota Ostrowska, Birkbeck College, University of London Elżbieta Ostrowska, University of Alberta Ágnes Pethő, Sapientia Hungarian University of Transylvania David Sorfa, University of Edinburgh Calum Watt, King’s College London Bruce Williams, William Paterson University

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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