MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4232525089 · doi:10.32920/14637930.v1

"Suit the Action to the Word, the Word to the Action": An Unconventional Approach to Describing Shakespeare's Hamlet

2021· preprint· en· W4232525089 sur OpenAlexaff
John-Patrick Udo, Deborah I. Fels

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSubtitles and Audiovisual Media
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntertainmentDanceAction (physics)ParagraphDisadvantageThe artsHAMLET (protein complex)PsychologyAdvertisingSociologyVisual artsMedia studiesMultimediaArtComputer sciencePolitical scienceLawLiteratureBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>[First paragraph]: "Without access to audio description, individuals who are visually impaired (that is, are blind or have low vision) may be at a unique social disadvantage because they are unable to participate fully in a culture that is based on and heavily saturated by the enjoyment of audiovisual entertainments (Packer & Kirchner, 1997). Audio description was introduced as an adaptive "after-the-fact" strategy to give individuals who are visually impaired better access to entertainment media (Fels, Udo, Ting, Diamond, & Diamond, 2006). With audio description, visually important elements of the "entertainment experience" are described during pauses in the dialogue (Packer & Kirchner, 1997). Conventional audio description practices, as outlined by Snyder (2005, 2007), have been adopted as an access strategy for live theater, television, and film, although little research has informed these practices (Gerber, 2007). Alternative audio description strategies are also being explored and developed, mainly by theater (for example, British Council for the Arts, 2007; Graeae Theatre Company, n.d.) or dance troupes (for example, CandoCo Dance Company, 2008; StopGap, 2008) whose mandates are focused on the inclusion of individuals with disabilities in their casts."</p>

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, 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 enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0030,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,289
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,030 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSubtitles and Audiovisual MediaTravaux en français237 207