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Enregistrement W4281477734 · doi:10.32920/ifmj.v2i2.1560

Understanding First Person Media with India’s ElseVR Platform

2022· article· en· W4281477734 sur OpenAlexvenueno aff
Deenaz Raisinghani

Notice bibliographique

RevueInteractive Film and Media Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCinema and Media Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWitnessNarrativeFilmmakingMedia studiesSociologySocial mediaInterpretation (philosophy)Space (punctuation)Visual artsAestheticsArtPolitical scienceComputer scienceMovie theaterLiteratureLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ElseVR, the non-fiction offshoot of Memesys Cultural Lab, based in Mumbai India is one of the pioneering filmmaking labs working with mixed reality in India. It has been releasing 360 video documentaries as a VR app based quarterly magazine that demands spectatorship as well as engagement by way of the subjects it chooses to talk about. In a country where severe inequities of access are present, with digital and smartphone penetration being reasonably fragmented across the country, the feasibility and acceptance of such technology on a larger level remains to be seen. What is interesting however, are the intersections between civic engagement and technology in ElseVR’s documentaries. The documentaries are not only narrative in nature, but also employ and encourage the spectator to imagine different positions while viewing them. Using the concepts proposed by Nash (2022), in making sense of first-person experience in VR documentary, the researcher employs the position of a tourist, encounter, and witness (2022:108) while viewing three documentaries using ElseVR’s technology as a medium. The three films are Nishtha Jain’s Submerged (2016); Faiza Khan’s When Land Is Lost, Do We Eat Coal (2016) and Naomi Shah and Pourush Turel’s Caste is Not a Rumour (2017). Each position leads to an understanding of the experience of what it is like to enter a space that is not one’s own. Along with the researcher’s own interpretation, and an analysis of the supporting material on the documentaries (such as publications by humanitarian organizations on the topic of the documentaries), news media reports highlighting the issues, and online community conversation received from viewers on Else VR’s Facebook and Youtube channels was conducted to make sense of the overall engagement with the documentaries besides a first-person experience. Considerations of interest and inquisitiveness towards the content, and the affordances offered by the VR environment gave way to a multi-sensory experience where the positions of tourist, encounter and witness overlapped with no conscious intent. Going back and forth with the virtual community conversation around the films and the researcher’s experience of immersion with the documentaries, it was a heightened awareness of VR technology’s role in documentary filmmaking in non-Western environments. Avoiding a technologically determinist gaze, it was the larger purpose of VR journalism that stood out to bring to light stories that deserve more civic engagement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0130,013
Communication savante0,0250,011
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,131 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2022
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