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Enregistrement W4281866326 · doi:10.1163/23644583-bja10025

Shimmering Practices in a Kaleidoscope World: Affective, Embodied and Sensorial Modes of Filmmaking

2021· article· en· W4281866326 sur OpenAlexaff
Natalie LeBlanc

Notice bibliographique

RevueVideo Journal of Education and Pedagogy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCinema and Media Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFilmmakingKaleidoscopeEmbodied cognitionAestheticsVisual artsThe artsArtSociologyEpistemologyMovie theaterPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article explores a series of non-linear films produced in an undergraduate digital arts course. Drawing on Deleuze’s (1989) concept of the time-image , the researcher theorizes how filmmaking produces events of duration (Deleuze, 1991) for which bodies, living and nonliving, are actively engaged in processes of becoming. She makes connections with what Deborah Bird Rose (2017) calls shimmer with practices of immediation (Manning, 2019) a brilliance that brings us into “the experience of being part of a vibrant and vibrating world” (Rose, 2017, p. 53). The researcher argues that filmmaking is a shimmering practice in a kaleidoscope world – capable of generating affective, embodied, and sensorial events – practices-in-the-making. Thus the article aligns with the goal of this special topic: to analyze affective and somatic modes of filmmaking and their potential to create virtual openings in the ubiquitous quality of sensation in the city (Thain, 2019).

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
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