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Enregistrement W4241492025 · doi:10.15353/kinema.vi.1161

Toronto 2007

2007· article· en· W4241492025 sur OpenAlexaffvenueabout
Brandon Wee

Notice bibliographique

RevueKinema A Journal for Film and Audiovisual Media · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolish Historical and Cultural Studies
Établissements canadiensToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReactionaryTheme (computing)Plot (graphics)TerrorismPeriod (music)Media studiesSpanish Civil WarAlleyPolitical scienceHistorySociologyHumanitiesArtLawPoliticsAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HIGHLIGHTS FROM THE TORONTO INTERNATIONAL FILM FESTIVAL 2007 With a festival as big as Toronto's, pinning down a general theme about its line-up each year would seem to defy its promise of something-for-everyone, as this year's slate of 349 films from 55 countries showed. Although larger media outlets named discernible themes among the festival's subsections anyway - "frustrated youth" for one; "war in Iraq and global terrorism" for another, the most engaging films this year were apt to be foremost of all, engaging and well-told stories. Here are ten examples: 4 Months, 3 Weeks and 2 Days (Cristian Mungiu, Romania 2007)The waning period of the Ceausescu regime sets the stage for a young woman's labours to arrange a back-alley abortion for her college roommate. Although the illegality of the undertaking furnishes much of the plot's intrigue, the film's gravitas owes much to Mungiu's calibrated direction, which eschews reactionary...

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)0,001
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,326 · 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
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
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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